我正在使用 R，我想从条件效应中提取数据

我希望它位于具有 X、Y 和概率等行的数据框中

谢谢你的帮助

我正在使用库 brms 中的 conditional_effects，我看到当 conditional_effects 选择第一个时，emmeans 对不同因子水平的结果进行平均。

那么，我怎么能用条件效果做同样的事情呢？

谢谢

我正在尝试从批处理执行的用例中找到执行规则的最佳方法。批处理超过 10 000 行，需要在内存中加载大量数据。规则应该适用于所有行，我已经看到有一些方法可以执行规则：例如，在我从工作台部署容器之后直接从 rest api kie 服务器。或者我可以使用 kie 扫描器加载新容器并从应用程序执行规则，而无需进行 http 调用。我担心kie server rest api的性能，应该是问题吗？我们什么时候应该使用 kie 扫描仪 maven 嵌入 rest api vs java 应用程序来执行规则..？Drools 有很多方法来执行规则。

你需要 Xcode 在 RStudio MacOS 上运行 rstan 和/或 brms 包吗？

我必须安装 Xcode 才能在 RStudio MacOS 上获取 rstan 和/或 brms 包。我是否需要将 Xcode 保留在我的硬盘上以保持包的工作。如果可以避免，我不想保留它，因为它占用大约 12 GB 的空间。

仅供参考，我使用的是 2013 Macbook Pro，配备 2.4 GHz 双核英特尔芯片、8 GB 或内存、macOS big sur 11.2.2、RStudio 版本 1.4.1106 和 R Base Package 4.04。

我试图从 Liu 和 Abeyratne 的“贝叶斯可靠性的实际应用”中重现示例 8.2。原始示例（与分层模型相关）是在 JAGS 中完成的，我想在 BRMS 上重现它。

我能够创建并运行一个模型，其中 Weibull 形状对所有组都是通用的（在示例中，它是九代产品）。

现在我想制作一个模型，我还可以在其中模拟“平均”形状和每个组的效果，就像拦截一样

这是有效的模型，其中形状对所有组都是通用的：

我想运行这样的东西：

如果我只添加第二个等式，则会收到以下错误：

错误：以下先验不对应任何模型参数：shape ~ gamma(c, d)

我试图改变“先验”，而不是添加第二个方程，而是在形状中添加一个组变量，如下所示：

但后来我得到的错误是：

错误：以下先验不对应任何模型参数：shape_gen ~ gamma(c, d)

两者都做也会导致我出错。我想象模型规范和我缺少的先前规范之间存在一些相互作用！

有人可以帮助我吗？

我正在尝试将模型拟合到我的rating(1,2,3) 和group(1,2,3) 的有序分类数据中。其他预测因子是age(18-23, 24-30),continent和medication(y/n) 的使用。我一直在使用有用的教程：https ://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2515245918823199来指导我完成我的第一个贝叶斯回归，但我希望有人可以帮助解释如何“检查”模型？

我运行了以下模型：

我已经习惯了使用 P 值我实际上不确定如何解释我的输出

如果有人可以提供帮助，我将不胜感激，根据我的理解应该在 1.1 和 ESS 尽可能高。由于不是我样本中的每个人都同意回答每个问题，我似乎无法做一个 LOO，因为他们有不同数量的观察。除了查看 CI 是否超过 0 之外，我只是不确定如何计算模型中应该包含的内容。如何检查我的模型是否正常工作？

谢谢

我正在使用missRanger 进行估算，然后将BRMS 应用于估算的数据集。BRMS 描述了如何使用该mice包，但missRanger 估算的数据却完全不同。

理想情况下，我会估算数据、合并数据、运行我的模型、运行模型比较。但是我不能再使用鼠标进行池化，它不起作用。所以相反，我在推算数据上运行多个模型，如下所示：

models_imputed <- brm_multiple(formula = score ~ 1 + cs(group), data = imputed, family = acat("cloglog"), combine=TRUE, chains=1)

但这很笨拙，如果我尝试在我的模型上做一个 LOO（我有 5 个），我会收到错误： Using only the first imputed data set. Please interpret the results with caution until a more principled approach has been implemented.

这不是missRanger本身的问题，更多的是我陷入了missRanger和BRMS之间的空间并且不知道如何让他们一起工作......希望有人可以提供建议！

谢谢

我以前使用 brms 没有问题，但现在 Rstudio 崩溃了。

为了获得错误消息，我在项目的 .Rmd 文件中使用了一个块，但是当我在项目外部和 R 文件中执行相同的代码时，它不会改变。

我安装了最后一个 Rstudio 版本，它没有改变。我尝试更改为 AGG 图形选项，但没有更改（Github 问题）。

我用 ：

• Ubuntu 20.04
• 工作室 1.4.1106
• R 4.0.5 (2021-03-31) -- “摇一摇”，平台 x86_64-pc-linux-gnu（64 位）

我使用第一个 brms 示例作为可重现的示例：

在 RStudio 中不删除任何文件

我得到：

从 .r/crashpad_database/pending 中删除 .lock 文件后的 Rstudio

第一个错误发生了变化：

仅从终端使用 R ：

我得到：

窗口告诉我“应用程序 R 已意外关闭”。结果与我是否从 .r/crashpad_database/pending 中删除 .lock 文件相同。

另一个问题已打开，但他们只谈论图形，我看不出它与我的问题有关另一个 Github 问题。

我现在已经失去了希望，但是如果有人有想法，我会很高兴阅读它；）

编辑

@BenBolker 的解决方案：

斯坦工作正常！

但是，我仍然想知道为什么 brm() 函数曾经在没有这个后端选项的情况下工作，我不明白解决方案（我不是计算机科学家，因此我真的很挣扎），我仍然很担心，因为 brm()函数使 R 在没有后端选项的情况下崩溃。

我正在拟合一个逻辑二项式模型，其中响应变量是在特定时间段内查看目标图片的次数与在该期间查看所有图片的次数之和（总和 | 试验（N） 〜x）。根据brms文档，这种响应变量属于“附加项”。模型估计是合理的并且拟合良好，但后验预测检查不如我将常规逻辑二项式模型拟合到相同数据但未聚合（y ~ x）。下面是两个模型的虚拟示例。

我的问题是：

• 加法项模型的后验预测检查实际上还不错，但预计它不会像常规模型那样干净吗？如果是这样，为什么？
• 出于好奇，有没有办法在二项式尺度上对加法项模型进行预测检查，而不是预测“总和”？

pp_check 绘图：

附加项模型的pp_check

pp_check 常规模式

我对具有伽马分布因变量的贝叶斯模型的解释有疑问。

我有一个包含 3 个组的情绪得分数据的数据集，从 0 到 4（这是一个连续变量），我的目标是确定是否有按组进行的效果。

在遵循了许多在线教程之后，我确定了一个伽玛分数（不同家庭的 LOO） - 模型如下：

这是 R 为我的 BRM 返回的内容：

因此，第 2 组和第 3 组的情绪与第 1 组不同（因为 95%CI 不超过 0），但我如何解释估计值？我需要登录吗？改变什么？我怎么把它变成一个句子？我很困惑，因为当我绘制条件效应时，我不明白 y 轴上是什么？附上剧情。

感谢您的耐心帮助我理解！