“ RBetas.csv”和betadraw之间的choicemodelr输出有什么区别？

Question

出色的choicemodelr软件包适合分层贝叶斯多项式Lo​​git模型。我很困惑如何使用它的一些输出。如帮助文件中所述：

• 返回值的betadraw元素被定义为“单位级多项式logit模型参数估计的MCMC随机抽取的底数乘以natt”
• betadraw.c元素相同，但被“约束”（可以在调用原始函数时设置约束）
• 有一个选项可以保存“写入Xbetas.csv的单位级别模型系数的MCMC平均值...”（似乎是一个错字，实际对象称为RBetas.csv）

尽管betadraw对于模型中的每个k级因子都有k-1个估计，而RBetas.csv有k个估计。因此，如果解释变量可以是狮子，老虎或熊，则RBetas.csv提供这三个值，而betadraw给出狮子和老虎与熊的对比值（默认对比度设置）。但是，从RBetas.csv转换为betadraw似乎并不像调整这些对比度那样简单（例如，将承担设置为零，并相应地调整其他估算值）。

所以，我的问题是，RBetas.csv中的输出与元素betadraw之间的区别是什么？

请注意，我的问题与this unanswered one from 2013 on R-help基本相同。