問題タブ [jags]

私はベイズと JAGS の両方に慣れていないので、私の無知を許してください。

JAGS コードを使用して作成された R スクリプトが (同僚から) 送られてきました。

このコードの作成者は、コーダ サンプルのセットを次のように定義しています。

私は以下のものを手に入れたいと思っていますが、限られた成功しか収めていません:

Gelman 診断: 単一のシミュレーションに適した "show(gelman.diag(codaSamples))" を使用しました。しかし、対象のすべてのシミュレーションについて、パラメーターごとに各ゲルマン診断をファイルに出力するにはどうすればよいでしょうか? さらに興味深いのは、Rhat 値が 1.1 を超えるシミュレーションの割合を記録することは可能ですか?

密度プロット: 「show(densplot(codaSamples))」を使用しました。ただし、これにより、各プロットが個別のプロットに生成されます (モデルには 96 個のパラメーターがあります)。ページごとに複数のプロットを配置する「autocorr.plot」と同等のものはありますか?

分位数: 「show (summary(codaSamples))」を使用しましたが、これにより各パラメーターの平均、SD、および特定の百分位数が得られましたが (これは私が望んでいたものです)、MCMC マトリックスも得られました。各パラメータの基本的な統計プロパティを指定する方法はありますか?

事後分布: 各パラメータの特定の値 (0 など) が下/上にあるセンタイルを計算する方法はありますか? それでは、すべてのシミュレーションを要約しますか?

あなたが提供できる助けを前もって感謝します。

Wabersich と Vandekerckhove (2013) の 26 ページにあるグラフィカル モデルを実装しようとしています。jags モデル スクリプトは次のように記述されています。

次に、次の初期リストを使用しました。

ただし、実行jags.modelするとエラーが発生します。

私のデータ構造は

このエラーは、初期化のためにジャグで非常に一般的であるようです。初期値の変更や削除を試みましたが、また失敗しました。エラーを削除するとdwiener、エラーが解決されます。

誰かが私を助けてくれれば幸いです。

私は本当に立ち往生していて、コーディングエラーが見つからないので、誰かがこれで私を助けてくれることを願っています!

JAGS（R2Jagsを使用）でゼロ膨張ポアソン/負の二項GLM（ランダム効果なし）をフィッティングしていますが、パラメーター推定、事前確率、初期値、およびチェーン収束ですべて問題ありません。すべての結果は、たとえば、モデルのピアソン残差の計算を含む、pscl-パッケージからの推定値と完全に一致しています...

私が作業できない唯一のことは、モデルから新しいサンプルをサンプリングして、モデルの適合性を評価するためのベイジアン p 値を取得することです。私が当てはめた「通常の」ポアソンおよび負の二項モデルはすべて、予想される複製サンプルを提供し、問題は発生しませんでした。

これまでのコードは次のとおりですが、重要な部分は「#New Samples」です。

大きな問題は、うまくいく/うまくいくはずだと思うすべての組み合わせと変更を実際に試したことですが、シミュレートされたサンプルを見ると、次のようになります。

さらに、Fit と FitNew の手段を使用する場合は、非常に奇妙になります。

私が間違っていることを誰かが手がかりを持っていますか? どんな助けでも大歓迎です！

よろしく、ウルフ

パッケージを使用してR で MCMC を実行していますが、後で別の R セッションで使用するためにrjags関数の出力を保存したいと考えています。jags.model

正規分布の平均の簡単な例を次に示します。

mu次のようなサンプルを生成できます。

ここで、後で新しい R セッションで使用するためにモデル オブジェクトを保存しjagsて、マルコフ連鎖を再度初期化して焼き付ける必要がないようにします。

ただし、新しい R セッションを開始してモデルをリロードすると、JAGS モデルを再コンパイルする必要があるというエラー メッセージが表示されます。

何故ですか？後で使用するためにオブジェクトを Rに保存するにはどうすればよいですか?jags

注：質問は以前に尋ねられましたが、OPは問題についてあまり具体的ではありませんでした。

JAGS を使用して、13 のサイト (9 は鳥類、4 つは潜在的な生息地) の林冠被覆率の平均と標準偏差を推定したいと思います。データが 0 と 1 でバインドされているという事実を説明するために、ベータ分布を使用しています。

他の分布 (ポアソン分布と対数正規分布) で完全に機能するモデル ステートメントのコードがあり、そのコードを適応させようとしましたが、惨めに失敗しました。

以下は、R コード、モデル ステートメント、およびデータです。Windows Vista で R 3.1.1 を使用しています。モデルステートメントを見て、私をまっすぐにしてくれれば、とても感謝しています.

ありがとう、

ジェフ

すべてのプロットを含む runjags オブジェクトが大きすぎるため、 を使用して、結果のオブジェクトをファイルに保存し、新しい R セッションで (as として) 復元してから、プロットを生成しようとしrun.jagsましたplot=FALSErunjagsout

(このトリックについては、こちらのディスカッションを参照してください: https://stackoverflow.com/a/21859618/684229 )

ただし、理由は不明ですが、これはモデルを再コンパイルして再度適応させます! を設定してもsample = 0, adapt = 0！

グラフをプロットするだけでもかなり時間がかかり、かなり面倒です。プロットを使用して runjags オブジェクトを計算し、それらを削除して runjags オブジェクトを小さく保存しようとすると、同じことが起こります。

この問題を修正する方法に関するヒントはありますか (独自のプロット関数を作成することは別として)?

警告:extend.jags同じ runjags オブジェクトで関数を2 回実行すると、すでに高速です。しかし、runjags オブジェクトを保存して新しいセッションで再度ロードすると、再びextend.jags遅くなります。または JAGS が何かをキャッシュしているようrunjagsです (ただし、元の runjags オブジェクト内ではありません)。