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私のwinbugsコードは次のとおりです。

model
{
    for ( i in 1:N){ logit(p[i])<- alpha+ beta*x[i]
        y[i]~ dbin(p[i], n[i])
    }

    alpha~ dnorm(0,0.000001)
    beta~ dnorm(0,0.000001)
    pbeta<-step(beta-0)
}

list(N=20,
n=c(6, 7, 6, 8, 8, 5, 6, 6, 5, 8, 6, 5, 7, 6, 6, 7,6 , 6, 7, 3),
y=c(0,2,6,2,2,1,3,6,2,3,4,3,7,0,1,0,0,1,1,2),
x=c(25.7, 32.3, 49.6, 35.2, 35.9, 33.2, 39.8, 51.3, 32.9, 40.9,
43.6, 42.5, 50.4, 36.5, 34.1, 31.3, 28.3, 36.5, 37.4, 40.6))
list(alpha=0.1, beta=0.2)

このコードを実行すると、アルファとベータの事後分布が得られます。今、私は見たいですP(beta>0)。彼らは私が使用できると言いましたpbeta<- step(beta)(pbetaはダミー変数のように扱われます:0の場合beta=0と1の場合beta>0)。しかし、モデルに入れると、エラー通知が表示されました。

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あなたのコードに問題は見当たりません。それは私のために実行されます。エラーメッセージは何でしたか?

無関係なことですが、共変量の値を平均値に集中させると、MCMC チェーンがより効率的に収束するはずです。

于 2013-05-17T11:27:49.610 に答える