Các mô hình dọc trong R và WINBUGS hoặc JAGS

Tôi đã thử sử dụng R để phù hợp với một số mô hình dọc, chủ yếu là thông qua lmervà nlmecác gói. Tuy nhiên, dường như nhiều mô hình tiêu chuẩn đang thiếu, chẳng hạn như mô hình chống phụ thuộc hoặc mô hình phân tích nhân tố cho ma trận hiệp phương sai. Những mô hình này có sẵn trong SAS.

Bất cứ ai sẽ giới thiệu các gói khác cho công việc trong R? Tôi không thực sự quan tâm nếu tôi sử dụng để làm việc trong một thế giới thường xuyên hoặc bayes miễn là tôi có sự linh hoạt mô hình hơn. Tôi cũng sẽ thích làm điều đó trong WINBUGS / JAGS.

Các mô hình dọc và hỗn hợp trong BUGS được nói đến trong Ch. 10 ý tưởng và phân tích dữ liệu Bayes. Dưới đây là một liên kết đến trang web cuốn sách có một số mã ví dụ.

http://www.ics.uci.edu/~wjohnson/BIDA/BIDABook.html

Tôi không chắc ý của bạn là gì khi R không có "mô hình phân tích nhân tố cho ma trận hiệp phương sai" - bạn có thể làm rõ những gì bạn muốn sao chép từ SAS không? Theo hiểu biết của tôi thì điều này là khả thi với rất nhiều gói khác nhau trong R.

Về các mô hình chống phụ thuộc, có một cuốn sách về chính chủ đề này có liên quan đến mã R và các ví dụ, tại trang web của tác giả đầu tiên .

Tôi không chắc liệu WinBUGS có mang lại cho bạn bất kỳ may mắn nào không, nhưng tôi sẽ bắt đầu với sách giáo khoa đã nói ở trên - nó dường như có thẩm quyền trên các mô hình chống phụ thuộc. :)

Tôi tin rằng, với một đường cong học tập nhẹ, bạn có thể sử dụng một trong các gói SEM trong R: lavaan, OpenMX, hoặc sem. Tôi chỉ tìm hiểu về SEM và các gói này, nhưng theo tôi lavaancó cú pháp công thức giống như mô hình hóa khác ( lm, lmer) trong R và SEM cho phép bạn thực hiện nhiều điều với cấu trúc hiệp phương sai của mình.