MCMC Diagnosticsアドインは、1つ以上の並列マルコフ連鎖からの事後標本を含むデータセットに対して、収束診断と、等辺およびHPD信頼区間を計算します。2つの事後確率計算機が含まれています。このアドインはMCMCを実行しませんが、直接的な分析と事後サンプルのレビューを可能にします。
以下のダイアログは、Mehrotra＆Heyse（2004）の40件の有害事象のベイジアン階層モデルから、3つの独立して実行されたマルコフ連鎖に対する60,000 MCMCサンプルの例を示しています。 Gelman-Rubin診断が計算されるように独立したマルコフ連鎖が提供されます。
下の図は、診断各パラメーターがいくつかのグラフと分析を使用して要約されているパネル。 これらの分析には以下が含まれます。
- チェーン1のノンパラメトリック密度曲線と要約統計量によるヒストグラム
- MCMCサンプルのトレースプロットチェーン1用
- チェーン1のサンプルの自己相関を経時的に評価するためのプロットとテスト
- 複数のチェーンが提供されている場合は、収束を評価するためのすべてのチェーンのトレースプロットがGelman-Rubin診断とともに提供されます。
等テールと最高事後密度（HPD）の信頼できる区間を含む森林プロットは、チェーン1のために提供されています。
各パラメータが供給された範囲内にある確率を計算するために、単変量確率計算器が提供されます。 ここでは、パラメーターが正である確率を計算します。これは、新規治療に過剰なリスクがあることを示します。
多変量確率計算機能を使用すると、パラメータのセットが基準を満たす条件を同時に満たすことができます。 ここでは、最初の5つのパラメーターが同時に正である確率を計算します。これは、最初の5つの有害事象が同時に過剰リスクを示す確率と解釈することができます。
に行く support.sas.com/resources/papers/proceedings13/179-2013.pdf 詳しくは
Mehrotra DV＆Heyse JF （2004）。臨床安全性データを評価するための誤発見率の使用 医学研究における統計的方法 １３：２２７−２３８に記載されている。
