問題タブ [jags]

Runjagsパッケージrun.jagsの機能を使用しています。問題は、それを必要としないモデルに対しても適応フェーズを強制することです。JAGS 自体に、適応フェーズの必要性とデフォルトの長さを決定させたいと考えています (適応フェーズが必要なモデルもあれば、そうでないモデルもあります)。ただし、ラッパーは、明らかにそれを必要としないモデルに対しても、適応フェーズのデフォルトの 1000 回の反復を強制します。run.jagsrun.jags

この問題を説明する再現可能な例:

ここで、出力 R2jags::jags を見ると、このモデルは実際には適応を必要とadaptせず、 への呼び出しは何もしません。おそらく JAGS に決定させるためです (詳細はこちら)。一方run.jags、このモデルの (不必要な) 適応を強制するため、実行に時間がかかります。適応のために 1000 回、次にバーンインのために 1000 回、サンプルのために 1000 回の反復を行います。

JAGS を介して実行するときに、適応フェーズについて JAGS に決定させるにはどうすればよいrun.jagsですか?

私は請求件数として y を持つ請求件数データセットを持っています。16 共変量は x1 から x16 (0 と 1 で構成されます) であり、エクスポージャー (オフセットとも呼ばれます) として X と E と呼ばれる設計行列に配置しました。JAGS を使用して、このデータセットにポアソン回帰を当てはめようとしています。モデル部分に書いたコードは以下の通りです。

}

私の質問は、1) log(lambda[i]) の右側にある長い方程式を置き換えるために、行列の乗算として X とベータを作成するにはどうすればよいですか?

ポーリング データを分析的に処理するだけでなく、ベイジアン推論を使用するように言われました。ただし、問題があります。政党の以前の分布に関する推測を含む小さなデータセットと、世論調査のデータがあります。Gibbs シミュレーションから限界値を取得するにはどうすればよいですか?

JAGS を使用して、R の不均一分散を考慮したベイジアン ANCOVA を実装しようとしています。しかし、ベイジアン単純回帰と ANOVA のチュートリアルをいくつか行ったにもかかわらず、JAGS 用のファイルを準備する方法がわかりません。これまでの私のコードは次のとおりです。

モデルのすべてのパラメーターを推定したい多項モデル (4 つのモダリティがあります) を使用しています (3 つの最初のモダリティのそれぞれに 2 つのパラメーターがあるため、6 つのパラメーター)。私はそれを行うことができました。私の問題は、パラメーターに制約を追加して、最初のモダリティの確率が共変量で減少するようにしたいということxです。

したがって、次のものが必要であると計算します。

runjagsJAGSを使ったRのパッケージを使っています。各サンプルについて、この制約が尊重されることを望みます。それは可能ですか？

通常は C/C++ ライブラリを使用し、各反復で条件をチェックし、条件が満たされない場合はこの反復のすべてのパラメーターを再サンプリングします。しかし、私は JAGS でそれを行う方法を見つけることができません (また、コラボレーションの理由から、C を使用できません)。

現在のコードは次のとおりです。

よろしくお願いいたします。

一番

R に相当するギザギザは何is.na()ですか? r2jags を使用して R データ オブジェクトを jags に渡しています。私の jags モデルでは、ベクトルの要素に R の NA 値と同等の値が含まれているかどうかをテストしたいと考えています。Rが要素がNAであると言ったときにジャグが「見る」ものはわかりません。

Rで次のjagsモデルを呼び出そうとしています:

これは階層モデルで、ficon は 0 ～ 60 の連続変数であり、国によって平均または分布が異なる場合があります。N = 総観測数 (2244) および J = 国の数 (34)。このモデルを実行すると、次のエラー メッセージが表示され続けます。

このコードは以前は機能していましたが、現在は機能していません。問題は 34 か国しかないことだと思います。そのため、i=35 で行き詰まっていますが、問題を解決する方法がわかりません。どんなアドバイスでも大歓迎です！

モデルを呼び出すために使用する R コード: