Question

我是这个网站的新手，也是我在R的第一步。

我在github上找到了类似的代码（用于二项分布），并试图应用于泊松分布。结果是......呃......：/ 任何人都可以帮助我让这些情节出现吗？有什么问题？

我需要的是具有先验，后验和最大可能性的情节。我也试图使用dgamma（x，a，b），但结果出乎意料..

GammaPriorPostPlot <- function(a,b,n,p){
    standarizedLikelihood = dgamma(dane2, n*p+1, n*(1-p)+1)
    prior = dgamma(dane2, a, b)
    posterior = dgamma(dane2, a+n*p, b+n*(1-p))
    maxDensity <- max(standarizedLikelihood, prior, posterior) # Use to make the y-axis high enough
    plot(dane2, standarizedLikelihood, type = 'l', lwd = 3, col = "blue", xlim <- c(0,1), ylim <- c(0, maxDensity), xlab = "theta", 
            ylab = 'density', main = 'Gamma(a,b)')
    lines(dane2, posterior, lwd = 3, col = "red")
    lines(dane2, prior, lwd = 3, col = "green")
    legend(x = 0.01, 
              y = maxDensity*0.95, 
              legend = c("likelihood", "Prior",  "Posterior"), 
              col = c("blue","green","red"), 
              lwd = c(3,3,3), cex = 0.7)
}

 manipulate(GammaPriorPostPlot(a,b,n,p),
            a = slider(1, 100, step=1, initial = 100, label = "a"),
            b = slider(1, 100, step=1, initial = 2, label = "b"),
            n = slider(1, 1000, step=1, initial = 10, label = "num of observations"),
            p = slider(0, 1, step=0.01, initial = 0.4, label = "success probability")

我的数据是：

rok t l.kobiet
2002 1 51
2003 2 45
2004 3 41
2005 4 46
2006 5 44
2007 6 67
2008 7 81
2009 8 63
2010 9 61
2011 10 44
2012 11 59
2013 12 48

我的数据只占第三列（女性人数，l.kobiet）

贝叶斯 - 泊松分布。 MLE，R中的先验和后验分析

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