Oi Alexandre, É que me foi proposto trabalhar com o dbern. Então, estou com problema no modelo... alguém poderia verificar onde está o erro? Por gentileza... Segue: # Gerando dados tabela<-read.csv("morfo.csv",sep=";",head=T) tabela$SX<-as.factor(tabela$SX) #criar a lista de dados para o jags lddados <- list(y=tabela$SX, N=length(tabela$SX), CT=tabela$CT, CF=tabela$CF, CP=tabela$CP, CC=tabela$CC, FO=tabela$FO, AC=tabela$AC, PD=tabela$PD, CD=tabela$CD, BD=tabela$BD, PP=tabela$PP, CPT=tabela$CPT, BP=tabela$BP, PV=tabela$PV, BV=tabela$BV, LC=tabela$LC, CV=tabela$CV, PA=tabela$PA, BA=tabela$BA, CA=tabela$CA, AP=tabela$AP, LP=tabela$LP, CM=tabela$CM, DOH=tabela$DOH, DOV=tabela$DOV) #criar modelo sink('morfo.txt') cat(' model{ for(i in 1:N){ # loop sobre as observações y[i] ~ dbern(p[i]) # saída binária logit(p[i]) <- beta0 # regressão multivariada + beta1*CT[i] + beta2*CF[i] + beta3*CP[i] + beta4*CC[i] + beta5*FO[i] + beta6*AC[i] + beta7*PD[i] + beta8*CD[i] + beta9*BD[i] + beta10*PP[i] + beta11*CPT[i] + beta12*BP[i] + beta13*PV[i] + beta14*BV[i] + beta15*LC[i] + beta16*CV[i] + beta17*PA[i] + beta18*BA[i] + beta19*CA[i] + beta20*AP[i] + beta21*LP[i] + beta22*CM[i] + beta23*DOH[i] + beta24*DOV[i] } # Prioris beta0 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta1 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta2 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta3 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta4 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta5 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta6 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta7 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta8 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta9 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta10 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta11 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta12 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta13 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta14 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta15 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta16 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta17 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta18 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta19 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta20 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta21 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta22 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta23 ~ dnorm(0,1.0E-6) beta24 ~ dnorm(0,1.0E-6) } ') sink() #carregar a biblioteca jags library(rjags) #definir os parâmetros para as posteriores params <- c("beta0", "beta1", "beta2", "beta3", "beta4", "beta5", "beta6", "beta7", "beta8", "beta9", "beta10", "beta11", "beta12", "beta13", "beta14", "beta15", "beta16", "beta17", "beta18", "beta19", "beta20", "beta21", "beta22", "beta23", "beta24") #inicializar cadeia inicio <- list(beta0=0, beta1=0, beta2=0, beta3=0, beta4=0, beta5=0, beta6=0, beta7=0, beta8=0, beta9=0, beta10=0, beta11=0, beta12=0, beta13=0, beta14=0, beta15=0, beta16=0, beta17=0, beta18=0, beta19=0, beta20=0, beta21=0, beta22=0, beta23=0, beta24=0) #chamar o modelo no jags morfo.m <- jags.model("morfo.txt",data=lddados,inicio,n.chains=1,n.adapt=1000) Abraço, Gisele Em 12 de outubro de 2013 15:39, ASANTOS <alexandresantosbr@yahoo.com.br>escreveu:
Gisele, Por que não utilizar a função qbinom(), que também se aplica a Bernoulli?
Abraço,
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Em 12/10/2013 15:03, Gisele Correia escreveu:
Olá!!
Alguém teria um exemplo de distribuição de Bernoulli no R? Até agora não encontrei nenhum trabalho/problema utilizando a função dbern(p). Pretendo resolver o problema utilizando cadeias de Markov.
Desde já agradeço, Gisele
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