Panduan ini fokus pada aplikasi mengestimasi parameter regresi menggunakan MCMCpack yang idenya menggunakan estimasi Bayesian, menggunakan teknik simulasi Markov Chain Monte Carlo. Proses simulasi harus berjalan cukup lama, istilahnya burn in, sehingga distribusi posteriornya mencapai steady state yang independen terhadap nilai parameter awal.
MCMCpack memiliki fungsi MCMCregress() dengan syntax yang mirip dengan lm(). Fungsi ini digunakan untuk menghitung regresi. Proses defaultnya adalah mengasumsikan nilai prior seragam (uniform) yang independen untuk koefisien regresi agar proses iterasi bisa berjalan hingga 10.000 iterasi, dan mengambil 1000 iterasi awal sebagai burn in.
[emember_protected]
Panduan menghitung parameter regresi dengan pendekatan Bayesian menggunakan MCMCpack
[wp_eStore_download_now_button id=35]
Data set
[wp_eStore_download_now_button id=19]
[/emember_protected]