Model 如何构造模型并在R代码中找到贝叶斯模型的beta？

我试图构建一个Jags模型，并找到贝塔和先验数据，以便进行贝叶斯数据分析。 我的模型有3个预测因子x1、x2、x3，结果是贝努利分布变量Y。 如何定义影响结果Y的三个预测因子的先验概率PY=1 | X1，PY=1 | X2，PY=1 | X3？

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我的数据基于一个矩阵nXr，n=1920 r=4列X1、X2、X3和Y。

听起来你在问如何在JAG中构造GLM。如果是这样，那么最简单的方法可能是使用runjags包中的template.jags函数，通过以下方式为您完成此操作：

library('runjags')
template.jags(Y ~ X1 + X2 + X3, data=nXr, family='binomial', write.data=FALSE)
## Inspect and edit the JAGSmodel.txt file ##
results <- run.jags("JAGSmodel.txt", data=nXr)

请注意，nXr应该是一个数据帧，而不是您目前所说的矩阵。这将对相关参数使用相对标准的最小信息优先级，但最好编辑为您创建的模型文件，以便根据需要调整优先级。我不知道你所说的“找到β”是什么意思，除非你是指固定效应的截距和系数

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如果这没有帮助，那么我认为你需要在你的问题中添加更多的信息——例如更多关于你的预测因子X1-3的信息，你试图准确实现的目标，并且显示数据的前几行也不会有任何影响。

在这种情况下，贝叶斯公式是如何形成的？PY | X1，X2，X3=？PY | X1X2怎么样？如果还没有偏差，可以在JAGSmodel.txt文件的监视器列表中添加“偏差”一词，以监控偏差减去模型对数的两倍。这给了你完全的偏差。如果您想计算似然/后验概率的各个部分，您可以在R中使用例如dbinom和来自JAGS模型后验概率的X1、X2、X3估计值进行计算，或者您可以计算并监控JAGS模型内的似然概率的各个分量。