如何解决贝叶斯荟萃分析中的森林图和异质性
我使用 openbugs 软件进行了贝叶斯荟萃分析
N<-dim(HPV16)[1]
beta.hat<-HPV16$logoR
se.hat<-HPV16$se.logor
model.file<- file.path("C:/....")
info <- list ("N","beta.hat","se.hat")
inits <- function() {list (b=rnorm(1,100),beta=rnorm(N,prec=runif(1,100))}
parameters <- c("b","beta","tau2","beta.pred")
res<- bugs(info,inits,parameters,model.file,n.chains=3,n.iter=100000,debug=T,n.burnin=3000,n.thin=15)
我在model.file中指定的模型是
{
for (i in 1:N) {
varinv[i] <- 1/(se.hat[i]*se.hat[i]);
beta.hat[i] ~ dnorm(beta[i],varinv[i]);
beta[i] ~ dnorm(b,prec)}
b ~ dnorm(0.0,1.0E-6);
prec ~ dgamma(0.001,0.001);
tau2 <- 1/prec;
beta.pred ~ dnorm(b,prec)
}
我正在处理的数据集是:
id study GMC low up income vaccine logoR se.logor
<dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
1 1 canada1 1.07 0.81 1.42 "high-middle" biv 0.0677 -0.144
2 2 canada2 2.09 1.68 2.6 "high-middle" quad 0.737 -0.111
3 3 multinational 0.92 0.82 1.03 "high-middle" biv -0.0834 -0.0576
4 4 mexico1 1.49 1.33 1.67 "high-middle" biv 0.399 -0.0582
5 5 mexico2 2.13 1.57 2.89 "high-middle" quad 0.756 -0.156
6 6 senegal 0.49 0.42 0.580 "low " biv -0.713 -0.0860
有谁知道如何在贝叶斯荟萃分析环境中实现森林图?有谁知道如何考虑“收入”和“疫苗”变量来解释这个模型中的异质性?
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