臨床統計もおもしろいですよ、その3

143 ：卵の名無しさん：2020/05/12(火) 08:31:27.05 ID:oz4s+cD5.net

交絡因子を考慮しての記憶減衰の階層ベイズモデル
デバッグできたので、事前分布をいろいろ変えてみて再現性を確認。
内視鏡休診で纏まった勉強する時間が取れて( ・∀・)ｲｲ!!

##### psychophysical function with confounder
cat('
model{
for(i in 1:nsubjs){
for(j in 1:nstim[i]){
z[i,j] ~ dbern(phi[i])
pi[i,j] ~ dunif(0,1)
r[i,j] ~ dbin(theta[i,j],n[i,j])
theta[i,j] <-
ifelse(z[i,j]==1,ilogit(alpha[i] + beta[i]*(x[i,j]-xmean[i])),pi[i,j])
}
}
for(i in 1:nsubjs){
phi[i] <- phi(probit)
alpha[i] ~ dnorm(mua,lambdaa)
beta[i] ~ dnorm(mub,lambdab)
}
probit ~ dnorm(muphi,lambdaphi)
muphi ~ dnorm(0,0.001)
mua ~ dnorm(0,0.001)
mub ~ dnorm(0,0.001)
lambdaphi ~ dt(0,pow(2.5,-2),1)T(0,) # dunif(0.3)
lambdaa ~ dt(0,pow(2.5,-2),1)T(0,) # dunif(0,1000)
lambdab ~ dt(0,pow(2.5,-2),1)T(0,) # dunif(0,1000)
}
',file='tmp.txt')