13 私はBUGSとRを使用してベイジアン統計のコースをフォローしています。今、私はすでにBUGSを知っています。それは素晴らしいですが、Rだけでなく別のプログラムを使用することはあまり好きではありません。 Rには多くの新しいベイジアンパッケージがあることを読みました。ベイジアン統計用のパッケージとその機能に関するリストまたはリファレンスはありますか？そして、バグの柔軟性のためのRパッケージの代替手段はありますか？ r bayesian bugs — サチャエプスカンプ ソース
8 非常に素晴らしいビネットが付属するMCMCglmmパッケージをご覧ください。Andrew Gelmanによるarmパッケージにbayesglm()ベイズの一般化線形モデルを適合させる関数もあります。また、同じパッケージ内の階層モデリングの将来のリリース / 機能についても聞いています。 blmerbglmer — chl ソース 2 パッケージアームには、Functionのバグがあります。これにより、Rからバグを呼び出すことができます。それが、私の調査で使用しているものです。ゲルマンのブログではR.によってwinbugsをcalingの例がある — マノエルGaldino
6 私が知っている少数の人々がJAGSを使用しています。JAGS構文はBUGSに似ています。 — csgillespie ソース （+1しかし、OPは純粋なRソリューションの後にあると思います。）rjagsパッケージでうまく機能しますが、外部ファイルのBUGS構文でモデルを指定する必要があります。 — chl
0 ユーザーがWinBUGS / OpenBUGS / JAGSとMCMglmmのようなパッケージを使用する主な理由はパフォーマンスです。ネイティブRで効率的なGibbsサンプラーを作成することは非常に困難です。RスクリプトからBUGSモデル、特にRBUGSおよびBUGSParallelを実行できるパッケージがあります。 — ジェフホール ソース 1 MCMCglamm「[a] llシミュレーションは、スパース線形システム用のCSparseライブラリを使用してC / C ++で実行される」ため、悪い例です（要約を参照）。 — ベルントヴァイス 1 -1; @Berndを参照してください。ほとんどの成熟したパッケージはコンパイルされたコードを使用します。主な理由は、実際にはBUGSなどはより多くのモデルに適合することができるという点でより柔軟性があるということです。Rパッケージは-コンパイルされたコードでも-より一般的でなければならないので、これはより効率的な計算につながるかもしれませんが、そうではないかもしれません。 — JMS 1 MCMCpackは、手元のタスク用に最適化されたコンパイル済みのC / C ++コードを使用するため、実際にはJAGS（特定のタスク用）などの一般化されたパッケージで何かを行うよりも高速です。 — ウェイン