winbugs - 確率的ノード二項混合モデルの複数の定義

Question

これは以前に尋ねられた質問であることを知っており、回答を見てきましたが、私の質問には当てはまらないようです。WinBUGS での共変量の使用を含む二項混合モデルを作成しました。モデルは構文的に正しく、データは正常に読み込まれますが、「ノード 'ラムダ [1]' の複数の定義」というエラーが発生します。ラムダはデータ内で定義されておらず、データがあるすべての年の見積もりを提供するために添え字が付けられています。

私のコードは次のとおりです。

model {

#Priors 

for (k in 1:7) {
lambda[k]~dnorm(0,0.01)
p[k]~dunif(0,1)
}

alpha0~dunif(-10,10)
alpha1~dunif(-10,10)
beta0~dunif(-10,10)
beta1~dunif(-10,10)

#Likelihood
#Ecological model for true abundance (process model)
for (k in 1:7) {                                                #Loop over years
    lambda[k]<-exp(alpha.lam[k])
    for (i in 1:R) {                                        #Loop over R sites
        N[i,k]~dpois(lambda[k])                  #Abundance
        log(lambda[k])<-alpha0+alpha1*well[i,k]

        #Observation model for replicated counts
        for (j in 1:T) {                #Loop over repeated counts within a year
            y[i,j,k] ~dbin(p[k],N[i,k])                 #Detection
            p[k]<-exp(lp[k])/(1+exp(lp[k]))
            lp[k]<-beta0+beta1*well[i,k]

            #Assess model fit using Chi-squared discrepancy
            #Compute fit statistic "E" for observed data
            eval[i,j,k]<-p[k]*N[i,k]                    #Expected values
            E[i,j,k]<-pow((y[i,j,k]-eval[i,j,k]),2)/(eval[i,j,k]+0.5)

            #Generate replicate data and compute fit stats for them
            y.new[i,j,k]~dbin(p[k],N[i,k])
            E.new[i,j,k]<-pow((y.new[i,j,k]-eval[i,j,k]),2)/(eval[i,j,k]+0.5)

            }#j

        }#i

}#k

#Derived and other quantities

for(k in 1:7) {

totalN[k]<-sum(N[,k])                   #Total pop. size across all sites
mean.abundance[k]<-exp(alpha.lam[k])

}


fit<-sum(E[,,])
fit.new<-sum(E.new[,,])
}

#Data
list(R=669,T=3)

このエラーが発生する理由を誰か教えてください。よろしくお願いします。