Я использую пакет zoib в R для создания нулевого раздутые модели бета-регрессии. Я ищу простой способ использовать модели, создаваемые zoib, для расчета прогнозируемого отклика для нового набора данных. Под «новым набором данных» я подразумеваю данные, которые не использовались для построения исходных моделей zoib.
Я знаю, что могу просто взять параметры модели zoib и вручную написать функцию в R для прогнозирования, но я хочу использовать тот факт, что модели zoib являются байесовскими, поэтому я могу получить апостериорное распределение возможных значений ответа . Я планирую использовать апостериорные распределения для вычисления доверительных интервалов для каждого прогноза.
Поскольку zoib использует подход MCMC в RJags, я исследовал эти два решения:
манипулирование кодом в RJags
добавление новых данных с помощью переменной ответа "NA"
Первое решение, которое я не знаю, как реализовать, потому что zoib запускает RJags внутри, а модель с нулевым раздутием, которую он запускает, очень сложна. Я попробовал второе решение, но оно просто проигнорировало строки данных, к которым я добавил значения ответа «NA».
