model - JAGS を使用したカテゴリ予測子によるロジスティック回帰

Question

私は JAGS を初めて使用し、9 つの非連続予測子を使用してバイナリ結果 (0/1) を予測しようとしています。Predictor の値は 0、1、または 2 です。これは初めてのことで、モデルを実行することはできますが、ここには多くの問題があることは 100% 確信しています。

データファイルのサンプル（一覧）

$y
[1] 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0
[29] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

$N
[1] 50

$oAnt
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[29] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1

$nAnt
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[29] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

$cAnt
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
[29] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0

$oPen
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
[29] 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 0 2 1 1

$nPen
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
[29] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1

$cPen
[1] 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0
[29] 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0

$oFin
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1
[29] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

$nFin
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
[29] 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3

$cFin
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
[29] 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0

モデル

model {
    for( i in 1 : N ){
        y[i] ~ dbern(mu[i])
        mu[i] <- 1/(1+exp(-(b0 + b1*oAnt[i] + b2*nAnt[i] + b3*cAnt[i] + b4*oPen[i] + b5*nPen[i] + b6*cPen[i] + b7*oFin[i] + b8*nFin[i] + b9*cFin[i])))
}
b0 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b1 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b2 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b3 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b4 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b5 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b6 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b7 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b8 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
b9 ~ dnorm(0, 1.0e-12)
}

モデルからの推定値を初期値glm()として使用しました (A. Gelman の提案による) が、簡単にするために、チェーンの初期値を JAGS に選択させると仮定しましょう。

ランニングモデルなど

jagsModel = jags.model(file = "antPenFin.txt", data = dataList, n.chains = 2, n.adapt = 500)

update(jagsModel, n.iter = 500)

codaSamples = coda.samples(jagsModel,
variable.names = names(dataList)[3:11], n.iter = 5000)

問題

私のモデルの出力は完全にオフに見えます (プロットしようとすると明らかになります)。ここには非常に基本的な問題があると確信しています。誰か助けてくれませんか？

どうもありがとう。