#定义 simmr_in <- simmr_load( mixtures = mix, source_names = s_names, source_means = s_means, source_sds = s_sds, correction_means = c_means, correction_sds = c_sds, concentration_means = conc ) #运行 #1.马尔可夫链蒙特运行模型的代码 carlo（mcmc） simmr_out <- simmr_mcmc(simmr_in) #检查算法收敛（2不需要检查 prior_viz(simmr_out) #检查模型拟合 post_pred <- posterior_predictive(simmr_out) #比较来源 compare_sources(simmr_out, source_names = c( "gw", "s1", "s2", "s3", "s4", "s5", "s6" ) )
# Simmr模型的输入参数包括混合物、源名称、源均值、源标准差、修正均值、修正标准差和浓度均值。 # 使用simmr_mcmc函数来运行马尔可夫链蒙特卡罗模拟。 # 使用prior_viz函数检查先验分布的可视化。 # 使用posterior_predictive函数检查模型的后验预测。 # 使用compare_sources函数比较不同来源的影响。 [2024-10-01 01:23:56 | AI写代码神器 | 190点数解答]
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