На что здесь следует обратить внимание: в примере с t-тестом мы сделали 2 раза сэмплинг по 10⁵ и из-за отсутствия автокорреляции между элементами можем считать, что эффективный размер выборки (ESS) примерно равен физическому размеру (то есть 100% сэмплов несут независимую информацию об апостериорном распределении).
В последнем примере мы взяли выборку размера 10⁵, при этом отбирали с лагом в 10 (то есть каждый 10-ый сэмпл из цепи попал в выборку), в итоге суммарный размер составил 10⁶. Но что мы видим в саммари: ESS для угловых параметров измеряется в сотнях.То есть эффективность сэмплинга составила примерно 10³ / 10⁶ (0.1% сэмплов несут независимую информацию об апостериорном распределении).
Я когда это увидел был в полном шоке.
Post #154
145
Biostatistics on the Table Пример: df <- brglm2::endometrial set.seed(525243) fit <- MCMCglmm::MCMCglmm( NV ~ EH + HG, family = "categorical", data = df, prior = list( B = list( mu = rep(0, 3), V = MCMCglmm::gelman.prior( …
- ❤ 1