これであなたが望むものが得られるかどうかはわかりません。modelコードは、コードを使用してからLINEカーソルで入力したものであることに注意してください。残りは、初期値に使用したことを除いて、単なる標準のバグコードであり、tau = rgamma(1,1)それがどれほど標準であるかはわかりません。tau = 1初期値として使用されているのを何度も見ました。おそらくその方が良いでしょう。
実際には、あなたが使用していたのと同じコードをrjags使用してオブジェクトを作成し、それを実行するためのステートメントを追加しました。これは、coda 出力をオブジェクトに変換することと同じではないことは認めますが、目的の が得られる可能性があります。modeljagsbugsplot
コードがmcmc.listなくmodel、単に をプロットしたいだけの場合mcmc.list、私の答えは役に立ちません。
library(R2jags)
x <- c(1, 2, 2, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 8)
Y <- c(7, 8, 7, 8, 9, 11, 10, 13, 14, 13)
N <- length(x)
xbar <- mean(x)
summary(lm(Y ~ x))
x2 <- x - xbar
summary(lm(Y ~ x2))
# Specify model in BUGS language
sink("model1.txt")
cat("
model {
for( i in 1 : N ) {
Y[i] ~ dnorm(mu[i],tau)
mu[i] <- alpha + beta * (x[i] - xbar)
}
tau ~ dgamma(0.001,0.001)
sigma <- 1 / sqrt(tau)
alpha ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
beta ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
}
",fill=TRUE)
sink()
win.data <- list(Y=Y, x=x, N=N, xbar=xbar)
# Initial values
inits <- function(){ list(alpha=rnorm(1), beta=rnorm(1), tau = rgamma(1,1))}
# Parameters monitored
params <- c("alpha", "beta", "sigma")
# MCMC settings
ni <- 25000
nt <- 5
nb <- 5000
nc <- 3
out1 <- jags(win.data, inits, params, "model1.txt", n.chains = nc,
n.thin = nt, n.iter = ni, n.burnin = nb)
print(out1, dig = 2)
plot(out1)
#library(R2WinBUGS)
#plot(out1)
編集：
コメントに基づいて、おそらくこのようなものが役立ちます。この線str(new.data)は、大量のデータが利用可能であることを示しています。単純にデフォルト プロットのバリエーションを作成しようとしている場合は、必要に応じてデータを抽出してサブセット化するだけで済みます。plot(new.data$sims.list$P1)これは、単純な例の 1 つにすぎません。必要なプロットが正確にわからない場合は、より具体的なデータ抽出を試みません。必要なプロットの正確な種類の例を示す図を投稿すると、おそらく誰かがここからそれを取得し、それを作成するために必要なコードを投稿できます.
ところで、サンプル データ セットのサイズをおそらく 3 つのチェーンに減らし、必要な正確なプロットに必要な正確なコードが得られるまで、おそらく 30 回以下の反復に減らすことをお勧めします。
load("C:/Users/mmiller21/simple R programs/test.mcmc.list.Rdata")
class(test.mcmc.list)
library(R2WinBUGS)
plot(as.bugs.array(sims.array = as.array(test.mcmc.list)))
new.data <- as.bugs.array(sims.array = as.array(test.mcmc.list))
str(new.data)
plot(new.data$sims.list$P1)
編集：
次の点にも注意してください。
class(new.data)
[1] "bugs"
一方：
class(test.mcmc.list)
[1] "mcmc.list"
これは、投稿のタイトルが要求するものです。