ゼロがなくなったポアソン分布のパラメーターを切断ポアソン分布で推定する: Taglibro de H

ゼロがなくなったポアソン分布のパラメーターを切断ポアソン分布で推定する: Taglibro de H

先日のモデルですが、Stanでは切断ポアソン分布をつかえるので、それをつかえばよいのでした。 マニュア...概要を表示 先日のモデルですが、Stanでは切断ポアソン分布をつかえるので、それをつかえばよいのでした。 マニュアル13.7節を参考にしました。 data { int<lower = 0> M; int<lower = 1> X[M]; } parameters { real<lower = 0> lambda; } model { for (m in 1:M) { X[m] ~ poisson(lambda) T[1, ]; } } generated quantities { int N; { real p = poisson_cdf(0, lambda); // 失敗確率 N = M + neg_binomial_rng(M, (1 - p) / p); } } Rコードです。データは前のエントリと同じです。 fit2 <- stan("truncPois.stan", data = list(

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