Los modelos jerárquicos de Bayes se usan comúnmente en Marketing, Ciencias políticas y Econometría. Sin embargo, el único paquete que conozco es bayesm, que es realmente un acompañante de un libro (Estadísticas Bayesianas y Marketing, por Rossi, et al.) ¿Me falta algo? ¿Hay algún paquete de software para R o Python haciendo el trabajo y/o un ejemplo resuelto en el idioma asociado?Bayes jerárquicos para R o Python
Aquí hay cuatro libros sobre el modelado jerárquico y el análisis bayesiano escritos con el código R en todos los libros.
jerárquica Modelización y Análisis de Datos Espaciales (Monografías sobre Estadística y Probabilidad Aplicada) (Paperback) http://www.amazon.com/gp/product/158488410X
Análisis de datos mediante regresión y multinivel/Modelos Jerárquicos (Paperback) http://www.amazon.com/Analysis-Regression-Multilevel-Hierarchical-Models/dp/052168689X/ref=pd_sim_b_1
bayesiano Computación con R (Use R) (Tapa en rústica) http://www.amazon.com/Bayesian-Computation-R-Use/dp/0387922970/ref=pd_bxgy_b_img_c
Modelo jerárquico para las ciencias ambientales: métodos estadísticos y aplicación iones (Oxford Biología) (Paperback) (estoy asumiendo éste tiene código R ya que ambos autores utilizan extensivamente R)
Sé que algunos libros de pitón se meten en el análisis multivariante (Inteligencia Colectiva, por ejemplo), pero no tienen visto alguno que realmente profundice en modelos bayesianos o jerárquicos.
Hay paquetes OpenBUGS y R helper. Echa un vistazo a la página web de Gelman por su libro, que tiene la mayoría de los enlaces correspondientes:
En el lado Python, sólo sé de pymc:
EDITAR: Agregó un enlace al apéndice apropiado del libro de Gelman, disponible en línea, para un ejemplo usando R y BUGS.
Hay algunos modelos jerárquicos en MCMCpack para R, que a mi conocimiento es la muestra más rápida para muchos tipos de modelos comunes. (Escribí el modelo [respuesta jerárquica de artículo] [2] en él.)
[RJAGS] [3] hace lo que suena su nombre. Codifique un modelo .bug con sabor a jags, proporcione datos en R y llame a Jags desde R.
El paquete lme4, que estima modelos jerárquicos utilizando métodos frecuentistas, tiene una función llamada mcmcsamp que le permite muestrear desde la parte posterior distribución del modelo usando MCMC. Esto actualmente funciona solo para modelos lineales, desafortunadamente.
en python, pruebe PyMC.Aquí hay un ejemplo de modelado multinivel: http://groups.google.com/group/pymc/browse_thread/thread/c6ce37a80edf7f85/1bfd9138c8db891d
Agregaría que PyMC está lo suficientemente cerca de WinBUGS (en mi experiencia) que si tienes un texto que te enseña con WinBUGS (o presumiblemente JAGS), podrías escribir fácilmente tu propio código de PyMC. –
Aplico modelos Bayes jerárquicos en R en combinación con JAGS (Linux) o WinBUGS (Windows o Wine). Mira el libro de Andrew Gelman, como se mencionó anteriormente.
En general, esos son tres temas que las personas de Ciencias de la Computación intentan evitar. Lo siento. – NoMoreZealots
Estoy tan contento de que los científicos informáticos intenten evitar el marketing, las poli sci y la econometría. ¡Si decidieron entrar en esos campos, anticipo que mi salario se reduciría a la mitad por la competencia! Pero eso sería un problema económico, supongo. :) –