উভয়ই bayesglm()(আর্ম আর প্যাকেজটিতে) এবং এমসিসিএমপ্যাক প্যাকেজের বিভিন্ন ফাংশনগুলি সাধারণীকরণিত রৈখিক মডেলগুলির বয়েসিয়ান অনুমান করার উদ্দেশ্যে, তবে আমি নিশ্চিত নই যে তারা আসলে একই জিনিসটি গণনা করছে। MCMCpack ফাংশনগুলি মডেল প্যারামিটারগুলির জন্য যৌথ উত্তরের থেকে (নির্ভরশীল) নমুনা পেতে মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো ব্যবহার করে। bayesglm()অন্যদিকে, উত্পাদন করে। আমি নিশ্চিত না কি।
দেখে মনে হচ্ছে bayesglm()এটি একটি বিন্দু অনুমান করে, যা এটি পুরো বায়েশিয়ান অনুমানের চেয়ে এমএপি (সর্বাধিক একটি পোস্টেরিয়েরি) অনুমান করে তুলবে, তবে এমন একটি sim()ফাংশন রয়েছে যা দেখে মনে হচ্ছে এটি পোস্ট ড্রয়িং পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কেউ দুজনের উদ্দেশ্যে ব্যবহারের পার্থক্যটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? bayesglm() + sim()সত্যিকারের উত্তরের অঙ্কন তৈরি করতে পারে, বা এটি কোনও ধরণের কাছাকাছি?