jags - 手動でプログラムされた逸脱度と DIC で計算された逸脱度が JAGS で異なるのはなぜですか?

Question

私は現在、JAGS で 16 モデルのセットをフィッティングしています。結果変数の各値の確率の対数を計算するジャグの関数と、それらの対数確率の合計を -2 * 取る別の関数があります。つまり、各モデルの逸脱度を計算するためのカスタム式があります。私の逸脱度の定義が、JAGS が使用していたものと同じであることを確認したかったのです。

5000 回の書き込みと 5000 回の反復を実行した後、次の結果が得られました。

基本的に、一部のモデルでは逸脱度はほぼ同じでしたが、まったく同じではありませんでした。また、他のモデル (たとえば、7、13、16) では逸脱度が大きく異なっていました。

カスタム式を使用して計算された偏差が、DIC に基づく自動アプローチを使用して取得された偏差と異なるのはなぜですか?

Answer 1

少しいじった後、次のようになると思います。

最初に、DIC 逸脱度は、主要なパラメーター推定値に対するサンプルの離散セットを使用して取得されます。したがって、MCMC 推定の固有のランダムな側面により、推定は実行ごとに異なります。

チェーンの長さが長く (数千)、バーニンが適切であると仮定すると、モデルが収束し、適度に効率的である場合、メイン サンプルと DIC サンプルの差は小さくなるはずです。したがって、モデルの収束の問題と大きな違いが同時に発生する可能性があります。

これはすべて、元の逸脱度計算が正しくプログラムされていることを前提としています。