6

BRugsFitこの投稿のタイトルにあるように、 （with ）を使用してRからWinBUGSで正常に機能するコードとデータを実行しようとすると、coda=T次のエラーが発生します。

Error in glm.fit(x = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,  : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
In addition: Warning messages:
1: glm.fit: algorithm did not converge 
2: glm.fit: algorithm did not converge 
3: glm.fit: algorithm did not converge 
4: glm.fit: algorithm did not converge 
5: step size truncated due to divergence

コーダオブジェクトで行うtail()と、同じ番号が何度も表示されます。一方、WinBUGSを実行し、コーダを保存してRにロードすると、予想どおりの確率的変動が発生し、収束に関する警告は表示されません。

これが私のモデルです（ロジスティック-マケハム分布のパラメーターの事後確率を見つけるために「1つのトリック」を使用します）。

model {
    for(i in 1:n){
            ones[i]<-1;
            # here I pre-calculate two quantities that occur several times 
            # in the PDF, to save a little processing time
            expbx[i] <- exp(b*x[i]); expbx1[i]<- 1/(1+sd*(expbx[i]-1));
            # below is the actual PDF
            p[i]<-(c+a*expbx[i]*expbx1[i])*exp(-c*x[i])*pow(expbx1[i],1/s);
            # the ones trick
            ones[i]~dbern(p[i]);
    }
b~dunif(0,1); d~dexp(1); c~dexp(1); s.raw~dflat();
    # a (lambda) parametrized this way because it comes out more accurate
    # s forced to be > 0
    a<-b*d; s<-abs(s.raw);
    # NOT a standard deviation, just s times d, to save processing time
    sd<-s*d;
    # I save all the parameters I'm interested in to one vector, for convenient
    # viewing of them all in the same window.
    out[1]<-a; out[2]<-b; out[3]<-c; out[4]<-s; out[5]<-d;
}

これが私のデータの典型的な例です：

 list(n= 148 ,x=c( 1246,1175,1048,1169,1043,802,543,719,1296,817,1122,542,839,443,1536,700,834,232,596,1096,1118,957,974,1031,1149,1044,1108,
519,677,569,952,1243,970,1736,1262,1026,979,1543,1029,761,533,540,511,1150,1589,1169,1029,1248,1572,638,731,525,968,1467,1596,1077,712,1603,1
203,991,37,1775,893,993,913,1487,1186,1381,977,1247,857,786,615,733,1206,1059,1508,569,1205,754,886,1099,843,599,780,1294,1603,1242,883,1320,
507,1097,1193,218,1362,1181,1118,453,1291,972,787,1061,1097,1100,1117,1174,596,1305,1071,940,919,999,1209,1043,1161,1016,1025,750,423,732,
1389,907,1184,1275,944,1209,1073,1098,1348,976,817,557,211,961,880,1039,1287,736,1400,1757,1355,977,198,689,853,1251,767,768 ))

...そして典型的な初期化（私は4つのチェーン、間伐20、バーンイン2000、20000の反復を使用します）

list( d=0.001738,b=0.0009672,c=0.002451,s.raw=0.001511 )
list( d=0.006217,b=0.005596,c=0.00777,s.raw=0.007019 )
list( d=1.504E-05,b=4.825E-06,c=2.172E-07,s.raw=6.104E-05 )
list( d=0.3011,b=0.03552,c=0.1274,s.raw=0.2549 )

OpenBUGSは、WinBUGSよりも有効桁数が少ない数に単純に四捨五入されますか？その場合、設定を変更して、それを停止させることができますか？

4

1 に答える 1

1

これに対する私の暫定的な答えは、いくつかの組み合わせのようです...

  • およびコマンドのformat引数をに設定します。bugsInits()bugsData()fg
  • パラメーターが非常に小さい場合（対数スケールの負の2桁）、逆数（またはその他の適切な変換）がサンプリングされるように、事前分布をパラメーター化します。
  • 大きな間引き間隔（私の場合は80）と多くの反復を使用するだけです。OpenBUGSは現在、過度の緩和をサポートしていません。それだけです。
  • 一部の変数がカテゴリ型である場合は、連続変数と同じ要約にそれらを含めないでください。

過度の緩和をオフにすることを提案したレスポンダーへ：問題は、私がそれをオンにすることができないということです、そしてそれなしでは、反復は永遠にかかります。しかし、現時点ではそれが唯一の選択肢のようです。WinBUGSのマニュアルで、この機能を注意して使用することの意味について、より具体的にしたいと思います。まあ、私は最終的に彼らが引用している論文を読む必要があると思います。ただし、これはOpenBUGSでも利用できないため、現時点では半ば問題です。

誰かが私が思いついたものよりも良いまたはより詳細な答えを持っている場合に備えて、私はしばらくの間私の質問を開いたままにしておきます。

于 2012-07-23T16:16:06.227 に答える