便利なパッケージ"brms"を使って線形回帰で平均の差を表現

同じことをRのパッケージである"brms"で行います。
このパッケージはベイズ統計をもとに、いろいろな線形回帰が行える
非常に便利なパッケージです。

fit_brms=brm(
    formula=len~supp,　#　線形回帰を指定しています。
    family=gaussian(), #　正規分布を指定しています。
    data=ToothGrowth
)

結果は以下の通りです。
Family: gaussian
Links: mu = identity; sigma = identity
Formula: len ~ supp
Data: ToothGrowth (Number of observations: 60)
Samples: 4 chains, each with iter = 2000; warmup = 1000; thin = 1;
total post-warmup samples = 4000

Population-Level Effects:
Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
Intercept 20.66 1.38 17.93 23.43 1.00 3937 2649
suppVC -3.68 1.95 -7.53 0.09 1.00 3979 2955

Family Specific Parameters:
Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
sigma 7.59 0.73 6.36 9.22 1.00 4629 2877

OJ群の平均は20.66、平均の差(傾き)は3.68で、
95%ベイズ信用区間に0を含んでいて平均の差はない。

マルコフ連鎖モンテカルロ法での実装NTUSを回してくれる
brmsパッケージは非常に便利なので是非。