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我正在使用 brms 包中的 ranef() 管理随机效应的结果。

我想提取“Population2003”的结果。

如何提取模型中特定变量的结果？

我通过 brms 包构建了序数回归模型。

然后，我尝试绘制结果的条件效果（“ordinal = TRUE”已被弃用）。

这些估计值是在特定类别中获得结果的概率，在给定条件下，所有类别的总和应为 1。来自terior_epred()，但不是来自conditional_effects()。

搜索类似的情况，我发现默认情况下 conditional_effects 返回样本的中位数而不是平均值。

所以，我又尝试了一次，参考以下页面（具有连续预测器的序数模型）。 https://cran.r-project.org/web/packages/tidybayes/vignettes/tidy-brms.html#ordinal-model-with-categorical-predictor

但是，它显示错误“未找到 RDB2000pop”。RDB2000pop 是解释变量之一。并且肯定会在“dfpop_chenv”中。

该问题似乎与“add_epred_draws()”有关。只是尝试简单地使用“add_epre_draws()”，它也显示相同的错误。

如何绘制每个类别的预测概率？

在玩 tidybayes 包时（我从小插图中模拟的代码复制了数据：http://mjskay.github.io/tidybayes/articles/tidybayes.html ），我继续偶然发现错误：错误：全部使用 spread_draws 函数（或 tidybayes 中的任何其他函数，就此而言）时，列表元素必须是列表本身。这是来自小插图的模拟数据：

这是拟合模型的代码：

但是，即使在尝试使用 get_variables 函数时，我也会遇到与上述相同的错误。有没有其他人遇到过类似的问题或能够解决这个问题？

这是会话信息。

如果您需要任何其他信息，或者如果我监督提供了某些信息，请告诉我！

非常感谢您的帮助，一切顺利。

我正在构建一个模型，一个包含标准误差 (SE) 和回归权重的加法模型，它们是样本量。我使用的数据来自文献，因此该方法是元分析的。一些作者发表了他们的原始数据，即样本大小 = 1 且标准误差 = 0 的个体观察结果。一些作者报告了样本大小 > 1 的平均值 +/- SE。

问题是我使用的分布系列是带有日志链接的高斯分布，当我输入 0 的 SE 时出现错误。这是我的模型的结构和我尝试运行它时的输出：

fit1 <- brm(response|weights(Weight) + se(SE) ~ X1 + X2 + X3..., family = gaussian(link="log"), data = Data)

输出：

我想知道是否有某种方法可以将 brms 中的平均值和单个样本结合起来，或者是否有人对如何前进有建议？

感谢您的时间！

我被推荐使用 Drools 来计算分数。我是这个框架的新手，但经过一些小研究后，我发现它确实是一个很好的解决方案，因为评分规则会经常更新/调整，并且（看起来）很容易编写/更改/更新 Drools 规则。

背景：我必须使用的评分算法计算中间值，然后根据这些值计算最终分数。所以有一个叫做Person的模型，它有很多属性，其中一些可能是 null 或空的。评分算法会考虑所有这些字段并做出最终决定（评分）。

UPD：可以跳过中间值计算（理论上），但我 100% 确定规则会变得不清楚和混乱。

问题是：如何在各个规则之间保存（持久）这些中间值？从我从文档中可以看出，这是不可能的（？）或者我遗漏了一些东西。规则中没有变量这样的东西。

理想情况下，我会有一些只能在此规则集上访问的全局变量。它们具有初始值（如null或 0）。

假设我有calcIntrmdt1、calcIntrmdt2、calcIntrmdt3和一个规则calcFinalScore，它在所有之前的规则之后运行。如何将先前规则计算的内容传递给calcFinalScore？

PS也许我的整个方法是错误的，如果是，请纠正我

我经常使用emmeans各种统计模型来计算自定义对比。它的优势之一是它的多功能性：它与大量的软件包兼容。我最近发现它emmeans与该brms软件包兼容，但无法使其正常工作。我将使用此处提供的数据集进行示例多项逻辑回归分析。我还将在另一个包 ( nnet) 中进行相同的分析，以证明我需要什么。

该数据集包含 200 名学生的变量。结果变量是 prog、程序类型、三级分类变量（一般、学术、职业）。预测变量是社会经济地位，ses，一个三级分类变量。现在通过 nnet 包进行分析nnet

现在在 brms 中运行相同的测试

我不会打印两个模型的输出，但两者的系数大致相等

现在创建一个 emmeans 对象，它允许我们进行 pariwise 测试

所以现在我们有了我们可爱的emmeans()对象，我们可以用它来执行大量不同的比较。

但是，当我尝试对brms对象做同样的事情时，我什至没有通过将 brms 对象转换为参考网格的第一步，然后我收到一条错误消息

显然，不出所料，我不知道有一些步骤可以让贝叶斯软件与emmeans. 显然，我需要在流程的某个阶段指定一些额外的参数，但我不确定这些参数是否需要brms在emmeans. 我在网上搜索过，但找不到简单但详尽的指南。

任何知道如何的人都可以帮我把brms模型变成一个emmeans对象吗？

我正在运行一个简单的随机效应贝叶斯元分析brms。后处理的一部分涉及提取 1 个变量 (1 x 10000) 的后验数据帧。如果我尝试使用ggplot 基本图形或基本图形绘制此数据帧（直方图），R 将崩溃。这会通过终端影响 RStudio 和 R。

RsessionInfo()输出为：

brms：我如何设置具有多个分类变量的模型，以便所有级别都存在并且没有纳入一般截距？

例如，假设我们有预测器：

• 性别（2级）

• edu （教育级别，3 个级别）

正在做

似乎允许我将两种性别水平都作为系数存在。但是，如果我将其修改为：

导致仍然单独拥有 2 种性别，但现在将一级 edu 烘焙到拦截中。我不确定这是否可取。我想知道如何让所有 3 个级别单独存在并且没有一个被拦截。

正在做

没有帮助。

我尝试使用 brms 包从系统发育模型中提取组级效应。

当我看到后验分布的平均值时，我设置了 95% 的区间以及哪些变量可以有效讨论。

然后我想提取组级效果。我使用 ranef() 并可视化每个组的估计值。

但我不知道哪个物种和变量有效或无效。是否有类似的方法来确认这些估计的 95% 区间？

我想用 brms 包跨栏捕鱼模型。total_2005 范围 0 ~ 38816，totalnet_2005 范围 0 ~ 6530，数据有 671 个观测值。

但它返回了错误；

hurdle_negbionomial 不适合这个数据？