r - MCMClogit 混淆

Question

谁能向我解释为什么

simulatedCase <- rbinom(100,1,0.5)
simDf <- data.frame(CASE = simulatedCase)
posterior_m0 <<- MCMClogit(CASE ~ 1, data = simDf, b0 = 0, B0 = 1)

总是导致 MCMC 接受率为 0？任何解释将不胜感激!

Answer 1

我认为您的问题是模型公式，因为 logistic regression models have no error term .因此你的模型 CASE ~ 1应该替换为类似 CASE ~ x 的内容(预测变量 x 是强制性的)。这是您的示例，已修改:

CASE <- rbinom(100,1,0.5)
x <- 1:100
posterior_m0 <- MCMClogit (CASE ~ x, b0 = 0, B0 = 1)
classic_m0 <- glm (CASE ~ x,  family=binomial(link="logit"), na.action=na.pass)

所以我认为你的问题与 MCMCpack 库无关(免责声明:我从未使用过这个包)。