R tidyposterior transformations 簡單的轉換函數

這裏包含一組對象，以方便使用結果轉換進行建模。例如，如果 Kappa 統計數據的重采樣結果存在大量變化(介於 -1 和 1 之間)，假設正態性可能會產生超出自然界限的後驗估計。解決這個問題的一種方法是使用鏈接函數或假設先驗有適當的界限。另一種方法是在建模之前使用高斯先驗轉換結果值，並在可視化和匯總之前反向轉換後驗估計。這些對象可以幫助促進最後一種方法。

用法

no_trans

logit_trans

Fisher_trans

ln_trans

inv_trans

格式

長度為 2 的類 list 的對象。

長度為 2 的類 list 的對象。

長度為 2 的類 list 的對象。

長度為 2 的類 list 的對象。

長度為 2 的類 list 的對象。

細節

logit_trans 對象對於零和一的模型性能統計界限非常有用，例如準確性或 ROC 曲線下的麵積。

當統計數據為 right-skewed 且嚴格為正時，ln_trans 和 inv_trans 非常有用。

Fisher_trans 最初用於相關統計，但可在此處用於介於 -1 和 1 之間的指標，例如 Kappa。

例子

logit_trans$func(.5)
#> [1] 0
logit_trans$inv(0)
#> [1] 0.5