Plot a list of mcmcglms showing varying tuning parameters in the title of the plots

See decription of mcmcglm_across_tuningparams for more details on what this functionality can be used for

Usage

plot_mcmcglm_across_tuningparams(list_mcmcglms)

Arguments

list_mcmcglms

A list of mcmcglm objects. Intended to be the result of a call to mcmcglm_across_tuningparams

Examples

# Create test data for different scenarios
n <- 100
x1 <- rnorm (n)
x2 <- rbinom (n, 1, .5)
b0 <- 1
b1 <- 1.5
b2 <- 2
lin_pred <- b0+b1*x1+b2*x2

#############################################
# Different families and priors

# For family "gaussian" and iid normal prior
y_norm <- rnorm(n, mean = lin_pred, sd = 1)
dat_norm <- data.frame(Y = y_norm, X1 = x1, X2 = x2)

w05_mcmcglms <- mcmcglm_across_tuningparams(
   seq(from = 0.5, by = 0.5, length.out = 4),
   tuning_parameter_name = "w",
   formula = Y ~ .,
   family = "gaussian",
   data = dat_norm
)
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■                   47% | ETA:  1s
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■                   47% | ETA:  1s
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■       87% | ETA:  0s
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■    98% | ETA:  0s
#> Sampling from posterior ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s

plot_mcmcglm_across_tuningparams(w05_mcmcglms)