'rethinking' 包 - 使伽玛分布的比例对数正态

Question

我正在创建一个模型，使用 rethinking 软件包从树的高度预测树龄。在我的数据集中，年龄是伽马分布的。为了适应伽马可能性，我使用map() 制作了这个模型：

 fit2<- map(
  alist(
    age ~ dgamma2(mu, scale),
    log(mu) <- b + m*height,
    b ~ dnorm(16.3759, 10),
    m ~ dnorm(10.9808, 10),
    scale ~ dexp(2)
  ),
  data = d
)

但是，我担心“比例”不是正态分布的，因此我不能使用extract.samples() 对多维后验进行采样。我相信如果我记录 scale 参数，它就会变得正常，因此使用extract.samples() 会起作用。

如何修改上面的代码来做到这一点？我在 dbetabinom() 的其他示例中看到过此操作，但从未使用 dgamma2()。

Answer 1

scale 参数是一个正数，因此使用像 dexp(2) 这样的指数先验可确保您的模型采样适当的 scale 值。因此，您的模型应该可以很好地采样，并且使用 extract.samples 应该不会有问题。