Stata軟件之貝葉斯分析（二）

時間：2024-04-22作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：84

兩級模型：隨機(jī)截距

School隨機(jī)截取math5對math3的擬合回歸

? bayes: mixed math5 math3 || school:

 

顯示隨機(jī)效應(yīng)的估計值

?. bayes, showreffects:

mixed math5 math3 || school:

 

為系數(shù)*自定義統(tǒng)一先驗，而不是默認(rèn)的正態(tài)先驗

? bayes, prior({math5:math3 _cons},

uniform(-50,50)):

mixed math5 math3 || school:

 

繪制隨機(jī)截距的后驗分布

? bayesgraph histogram {U0}, byparm




兩級模型：隨機(jī)系數(shù)

在math3上通過School加隨機(jī)系數(shù)

? bayes: mixed math5 math3 || school: math3

 

*隨機(jī)效應(yīng)的非結(jié)構(gòu)化協(xié)方差

? bayes: mixed math5 math3 || school: math3,covariance (unstructured)

 

三級模型

為嵌套在school中的teacher添加隨機(jī)攔截

? bayes: mixed math5 math3 || school: || teacher:

 

交叉效應(yīng)模型

包括中小學(xué)的交叉隨機(jī)效應(yīng)

? bayes: mixed math5 math3 || _all: R.primary || secondary:

 

其他多級模型

Logistic回歸

? bayes: melogit y x1 x2 || id:

 

Poisson回歸

? bayes: mepoisson y x1 x2 || id:

 

廣義線性模型

? bayes: meglm y x1 x2 || id:,family(binomial) link(cloglog)

 

有序logistic回歸

? bayes: meologit y x1 x2 || id:

 

生存回歸

? bayes: mestreg x1 x2 || id:,distribution(weibull)

 

更多

? bayes: any multilevel command ...

 

多重鏈、預(yù)測及更多

? 多重鏈

? Gelman–Rubin收斂診斷

? 貝葉斯預(yù)測

? 模擬值的后驗匯總

? MCMC復(fù)制

? 后驗預(yù)測p值

 

兩級模型：隨機(jī)系數(shù)

使用bayes:的nchains ( )選項或bayesmh來模擬多重鏈

將y對協(xié)變量x1至x10進(jìn)行擬合回歸，生成3條鏈










Gelman-Rubin收斂診斷

檢驗Gelman - Rubin收斂診斷









直觀地探究x6的系數(shù)收斂情況

? bayesgraph diagnostics {y:x6}




貝葉斯預(yù)測

? 預(yù)測新值

? 使用后驗預(yù)測檢驗檢查模型擬合

? 計算預(yù)測值的函數(shù)

? *您自己的預(yù)測函數(shù)

? 獲得預(yù)測值的后驗總結(jié)

? 生成MCMC復(fù)制

? 計算后驗預(yù)測p值

貝葉斯預(yù)測是根據(jù)后驗預(yù)測分布模擬的結(jié)果值。它們對于預(yù)測新的結(jié)果值和檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合度是有用的。我們使用bayesmh來擬合一個通用的貝葉斯模型。

? bayesmh y ..., likelihood(...) prior(...)

 

預(yù)測的后驗總結(jié)

計算所有觀測值的后驗平均值和可信區(qū)間，并將其存儲在變量pmean、cril和criu中

? bayespredict pmean, mean

? bayespredict cril criu, cri



后驗預(yù)測p值

模擬對結(jié)果y的預(yù)測，并保存在y _ pred . dta中

? bayespredict {_ysim}, saving(y_pred)

計算后驗預(yù)測p值；使用Mata的內(nèi)置功能和您自己的






MCMC復(fù)制

計算6個MCMC重復(fù)，并將其存儲在變量yrep1、yrep2等中。

? bayesreps yrep*, nreps(6)

 

列出前10個觀察結(jié)果






MCMC重復(fù)的圖分布









貝葉斯計量經(jīng)濟(jì)學(xué)

? Panel-data模型

? 動態(tài)預(yù)測

? VAR模型

? IRF和FEVD分析

? 線性和非線性DSGE模型

? 更多

 

Stata 18貝葉斯分析新功能

? 貝葉斯模型平均（BMA）

– 線性回歸的BMA

– 影響模型和重要預(yù)測因子

– 回歸系數(shù)的后驗分布圖

– 模型-概率圖

– 變量-包含映射

– 模型擬合和預(yù)測性能



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