Блог

У меня y-переменная с нулевым значением.

Не могли бы вы, пожалуйста, подтвердить, что мои решения для преобразования логарифмически нормальных апостериорных значений brms в значимые оценки в виде единиц измерения с y-переменной (логарифмически нормальная часть) или нулевых вероятностей (часть с барьером).

Модель

 model = brm(br(y ~ (1 | county), hu ~ (1 | county), data = data, family = hurdle_lognormal())
  

Апостериорные переменные

 get_variables(model)

 [1] "b_Intercept"                  
 [2] "b_hu_Intercept"               
 [3] "sd_county__Intercept"         
 [4] "sd_county__hu_Intercept"      
 [5] "sigma"     
                   
 [6] "r_county[A,Intercept]"     
 [7] "r_county[B,Intercept]"    
 [8] "r_county[C,Intercept]"    
 [9] "r_county[D,Intercept]"  
   
[10] "r_county__hu[A,Intercept]"  
[11] "r_county__hu[B,Intercept]"  
[12] "r_county__hu[C,Intercept]"  
[13] "r_county__hu[D,Intercept]" 

[14] "lp__"                         
[15] "accept_stat__"                
[16] "stepsize__"                   
[17] "treedepth__"                  
[18] "n_leapfrog__"                 
[19] "divergent__"                  
[20] "energy__" 
  

Решение для вычисления среднего значения y для каждого округа

Я должен добавить «b_Intercept» и «r_county[ , Intercept]» и использовать exp () из этого? В коде:

 model %>%
  spread_draws(b_Intercept, r_county[county,]) %>%
  median_qi(condition_mean = exp(b_Intercept   r_county))
  

Решение для вычисления нулевой вероятности (y = 0) для каждого округа

Я должен добавить «b_hu__Intercept» и «r_county__hu[, Перехват]» и поместить это в функцию inv_logit_scaled()? В коде:

 m %>%
  spread_draws(b_hu_Intercept, r_county__hu[county,]) %>%
  median_qi(condition_mean = inv_logit_scaled(b_hu_Intercept   r_county__hu))