model { for( i in 1 : N ) { r[i] ~ dbin(p[i],n[i]) logit(p[i]) <- alpha.star + beta * (x[i] - mean(x[])) rhat[i] <- n[i] * p[i] culmative.r[i] <- culmative(r[i], r[i]) } alpha <- alpha.star - beta * mean(x[]) beta ~ dnorm(0.0,0.001) alpha.star ~ dnorm(0.0,0.001) } やってしまいがちな「ダメ」方法 今回のようなロジスティック回帰の問題では,求めたいモデルが縦軸を 0<p<1 とした確率の関数であるのに対し,与えられるのが「総個体数」と「死亡数」というカウントデータである.よくやってしまうのが,最初にデータの前加工として比率を算出し,