基于“R2jags”和“bridgesampling”验证贝叶斯因子计算

Question

我正在尝试通过桥接采样计算单向方差分析的 Jeffreys-Zellner-Siow (JZS) 贝叶斯因子。然而，结果远不如'BayesFactor

'

R包中的anovaBF函数计算的值可靠。模型规格可以在markdown中查看：https://rpubs.com/sherloconan/1018077.

JZS 贝叶斯因子假设 Jeffreys 先验用于整体均值和残差，a g-prior 结构用于效果，独立缩放的逆卡方先验具有一个自由度用于 g 的尺度超参数-先验。 Gronau、Singmann 和 Wagenmakers (2020) 验证了配对 t-测试的案例。

我测试的单向方差分析数据集有三组，每组十个观察值。

anovaBF

函数返回 0.3410478.

'bridgesampling

'

R包中的bridge_sampler函数有四个主要参数：（1）JAGS后验样本，（2）对数后验密度函数，（3）数据，以及（4）较低和参数的上限。可以在上面降价的每个部分选项卡下查看参数。

R 脚本可在 JAGS SourceForge 获得。我在多元正态（矩阵数据）或单变量正态（参差不齐的数据）中指定了可能性。前者返回贝叶斯因子值 3.340079e-07。后一个返回贝叶斯因子值 0.05112004。两者都不可靠。

不知道是哪个环节出了问题。感谢您提前提出任何意见。

附言macOS Ventura 上的 Chrome 浏览器可能无法正确显示方程式。一个临时的解决方法是右键单击方程式，选择“数学设置”-“数学渲染器”，然后尝试其他渲染器，例如“通用 HTML”和“SVG”。