Hola a todos:

 

Tengo una duda despecto como usar gibbs y r. Me explicaré en un ejemplo
donde todos los datos se encuentran en “library(MCMCglmm)”. Al ejecutar el
código R que escribo en este correo, obtengo las soluciones (Solucion.m).
Pues bien, entiendo que utilizando HPDinterval (….) puedo obtener por
ejemplo la región donde se ubica el 95% de la probabilidad para …. Pues, me
gustaría conocer aparte del valor de solución, el valor de “confiabilidad”,
error, error estándar, …, para cada solución. Obteniendo un resultado final
como “Diert2,  3,64…, s.e. de ... ” (agregado a la lalida de Solucion.m del
código r que escribo a continuación). Por las dudas, HPDinterval de la
librería coda.

 

¿Alguien me puede ayudar al respecto?

 

Desde ya muchas gracias y el código R.

 

 

library(MCMCglmm)

library(coda)

data(ChickWeight)

head(ChickWeight)

xyplot(weight ~ Time | Chick, data = ChickWeight)

prior.m <- list(R = list(V=1, n=0.0002), G=list(G1=list(V= diag(3),n=3)))

m <- MCMCglmm(weight ~ Diet + poly(Time, 2, raw=TRUE),

                      random = ~us(1+ poly (Time, 2, raw=TRUE)):Chick,

                      data = ChickWeight, verbose = TRUE, pr=TRUE, pl=TRUE,

                      prior = prior.m, saveX = TRUE, saveZ = TRUE)


pollos<-posterior.mode(m$Sol[,c(7:56)])

W <- cBind(m$X, m$Z)

prediccion <- W %*% posterior.mode(m$Sol)

xyplot(weight+prediccion ~Time |Chick, data=ChickWeight)

Solucion<-posterior.mode(m$Sol)

Solucion

Solucion.m <-as.matrix(Solucion)

Solucion.m


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