R语言 bayesm包 breg()函数中文帮助文档(中英文对照)

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breg(bayesm)
breg()所属R语言包：bayesm

                                        Posterior Draws from a Univariate Regression with Unit Error Variance
                                         从单变量回归与单位误差方差的后路绘制

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

breg makes one draw from the posterior of a univariate regression (scalar dependent variable) given the error variance = 1.0. A natural conjugate, normal prior is used.
breg借鉴单变量回归后（标量因变量）的误差方差= 1.0。一个自然的结合物，正常之前使用。


用法----------Usage----------


breg(y, X, betabar, A)



参数----------Arguments----------

参数：y
vector of values of dep variable.  
矢量的DEP变量的值。


参数：X
n (length(y)) x k Design matrix.  
N（长度（Y））×K设计矩阵。


参数：betabar
k x 1 vector. Prior mean of regression coefficients.  
k x的1向量。在此之前的意思的回归系数。


参数：A
Prior precision matrix.  
在此之前精度矩阵。


Details

详细信息----------Details----------

model: y=x'&beta; + e.   e ~ N(0,1).  <br>
型号：y=x'&beta; + e。 e~N(0,1)。参考

prior: &beta; ~ N(betabar,A^{-1}).
前：&beta;~N(betabar,A^{-1})。


值----------Value----------

k x 1 vector containing a draw from the posterior distribution.
KX向量的平局后验分布。


警告----------Warning----------

This routine is a utility routine that does <STRONG>not</STRONG> check the input arguments for proper dimensions and type.
此程序是一个实用程序，并没有<STRONG> </ STRONG>检查适当的尺寸和类型的输入参数。

In particular, X must be a matrix. If you have a vector for X, coerce it into a matrix with one column
特别是，X必须是一个矩阵。如果你有一个向量为X，强制转换成一个矩阵，其中一列


（作者）----------Author(s)----------


Peter Rossi, Anderson School, UCLA,
<a href="mailto:perossichi@gmail.com">perossichi@gmail.com</a>.




参考文献----------References----------

by Rossi,Allenby and McCulloch. <br> http://www.perossi.org/home/bsm-1

实例----------Examples----------


##[＃]

if(nchar(Sys.getenv("LONG_TEST")) != 0) {R=1000} else {R=10}

## simulate data[＃模拟数据]
set.seed(66)
n=100
X=cbind(rep(1,n),runif(n)); beta=c(1,2)
y=X%*%beta+rnorm(n)
##[＃]
## set prior[＃设置之前]
A=diag(c(.05,.05)); betabar=c(0,0)
##[＃]
## make draws from posterior[＃画后]
betadraw=matrix(double(R*2),ncol=2)
for (rep in 1:R) {betadraw[rep,]=breg(y,X,betabar,A)}
##[＃]
## summarize draws[＃总结平]
mat=apply(betadraw,2,quantile,probs=c(.01,.05,.5,.95,.99))
mat=rbind(beta,mat); rownames(mat)[1]="beta"; print(mat)

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