rstan で回帰 連続変数のカテゴリ化バージョン data { int N; int K; int C; // int G; matrix[N,K] X; int y[N]; int start_flg[K]; int order_flg[K]; //int group[N]; int Level_no; //number of room int m[N]; } parameters{ real a; vector<lower=-5,upper=5>[K-C] b; //</lower=-5,upper=5>…

その１：processxで詰まる。 (1)ソースをもってくる。 （２）ソースを展開して、一つ一つ下のようにビルド。 (3)ソースを圧縮、Rに読ませる。install.packages("processx.tar",repos=NULL,type="source") 他は、processx-vector.c はg++に変えるとかで対処で…

data { int N; int K; matrix[N,K] X; vector[N] y; } parameters{ real a; vector[K] b; real<lower=0> sigma; //vector<lower=0>[K] sigma2; real<lower=0>[K] sigma2; } transformed parameters{ vector[N] mu; mu=X*b+a; // mu=X*b; } model{ //b ~ normal(0,sigma2); b ~ double_ex</lower=0></lower=0></lower=0>…

係数の和＝０の制約をいれる場合。 ##Fit with categorical variable 2 x0<-sample(1:4,100,replace=T) library(dummies) x<-dummy(x0) x1<-x[,1] x2<-x[,2] x3<-x[,3] x4<-x[,4] a1<-2 a2<--2 a3<-10 a4<--10 y<-a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*x4+rnorm(100,sd=0.03…