r - 未来预测值均值的区间估计

Question

我有一个贝叶斯代码，用于估计 RStan 中的模型（有点复杂的模型）。在估计模型后，我从后验分布中抽取了 500 个参数集样本，以模拟来自模型的未来数据（接下来的 1 个月）。最后，我采用了预测值的平均值（每个时间点的 500 个预测值），然后将它们与实际观察值（带有绘图）进行了比较。

我的问题是 - 我如何计算这些预测值平均值的区间？

示例：在从后验分布中抽取参数样本后，我使用这些参数从模型中模拟了变量 X1、X2、....X30：

X1= (33,25,10,19,25)
X2= (11,10,15,13.5,17)
.......

X30= (40,33.3,50,29,45.1)

现在我发现 mean(X1); mean(X2);....mean(X30) 并根据时间绘制它们。我想找到这些手段的间隔。

Answer 1

每个 X1 ... X30 的后部抽签示例：

m <- matrix(data = rep(rnorm(500, 0, 1), 30), nrow = 500, ncol = 30, byrow = FALSE)
colnames(m) <- paste0("X", 1:30)

获得这些平局的可信区间：

ci <- apply(m, 2, quantile, probs = c(0.1, 0.9))
colnames(ci) <- paste0("X", 1:30)