問題タブ [jags]

R2Jags パッケージを使用しています。

最初に次のようにモデルを取得します。

しかし、次を使用して X1 の事後値を取得すると、次のようになります。

私は得る：

エラー: オブジェクト 'X1' が見つかりません

私の質問: これを修正するにはどうすればよいですか?

前もって感謝します。

このようなベータ二項モデルがあります

ここで、$B$ はベータ関数です。

パラメータ $\theta_1,\theta_2,\ldots,\theta_5$ を推定したいです。

私は最尤法を使用しました：

次に、以下のように MCMC を使用しました。

MCMC 推定は最尤推定と一致します。

最後に、次のようにジャグを使用してパラメーターを推定しました。

この方法での推定は非常に奇妙で、以前の値とは異なります。jags 関数のどこがおかしいのかしら!? 事前にコメントや提案をありがとう。

https://ehc.ac/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/dc35eac1/#4823

JAGS でロジスティック回帰モデルを当てはめようとしていますが、バイナリ変数ではなく (# 成功 y、# 試行 n) の形式のデータがあります。R では、"weights" 引数を指定して glm(y/n ~ ) を使用することで、モデルをこれらのようなデータに適合させることができますが、これを JAGS に適合させる方法がわかりません。

これは、私が尋ねようとしていることに対処するための簡単な例です。rjags パッケージを使用していることに注意してください。助けてくれてありがとう！

これは、SE に関する以前の投稿の一種のフォローアップです: https://stats.stackexchange.com/questions/70858/right-censored-survival-fit-with-jags

しかし、ここでは、完全な R スクリプト (最初から最後まで) が JAGS の右打ち切りデータに対して生存分析を実行することを望みます。私が見つけたすべてのサイトでは、JAGS に非常に高いレベルの習熟度が求められるため、あるコード行から別のコード行に移動する方法を理解するのは困難です。私はこれが多くの質問であることを知っています...

とにかく、生存データの例をいくつか示します。グループは t1、t2、t3 です。NA は、右打ち切りデータを参照します (検閲カットオフ = 3)。

質問が多いことは承知していますが、何かをつなぎ合わせようと何日も費やしており、迷子になったり混乱したりしています。この種の分析を実行するパッケージがあることは知っていますが、これをゼロから自分で構築する方法を本当に学びたいです! 読者の皆さん、ありがとう！

Rで分析を行うためにrjagsを使用しています（このブログ投稿に基づいています：http://www.sumsar.net/blog/2013/08/bayesian-estimation-of-correlation/）そして質問があります. update() を使用してモデルを 500 サンプルで更新することと、元のモデル作成で n.adapt パラメータを 500 ではなく 1000 に設定することとの間に違いはありますか?

つまり、次のことを行う場合、run1 と run2 の間に重要な違いはありますか。

私はパッケージを使用しており、関数を使用して計算を高速化しR2Jagsたいと考えています。jags.parallel次のコードを使用します。

私が得るエラーはですError in file(con, "w") : all connections are in use。

誰がこれを引き起こす可能性があるか知っていますか? 前もって感謝します。

状態空間モデルを使用して人口統計 (繁殖力、生存率、人口増加、人口規模) を推定しようとしています。4 つの異なる年齢状態があります。

バグコードは次のとおりです。

残念ながら、コードを実行すると次のエラーが発生します。

このエラーが発生する理由について何か提案はありますか? J0 の分布が間違っている理由がわかりません。

私は、世論調査の結果に基づいて多党派の主要な投票意図を推定するために、JAGS で階層的ディリクレ多項過程隠れマルコフ モデルを開発しようとしています。また、予備選挙の推定値を使用して、オーストラリアの優先投票システムの下での 2 党の優先投票シェアを計算します。

dmulti() 多項分布が実行時エラー メッセージで失敗しました: 適切なサンプラーが見つかりません。一連の二項分布と sum-to-N 制約を使用する回避策があります。理論的には、これで同じ結果が得られるはずですが、モデル内のスペースと時間が非効率になります。

私の質問は、多項分布を機能させるために、以下のモデルの隠れた一時的な部分で何かできることがあるかどうかです。

モデル (および周囲の R コード) は次のとおりです。

6 か月にわたるモデルの入力データは次のとおりです。

出力の比較 (私が持っている他のモデルとの比較) は次のとおりです。次のチャートの赤い線は、上記から生成されたものです。

rjags を使用して以下のモデルを適合させようとしていますが、次元の不一致エラーが発生します。モデルは WinBUGS でうまく動作しますが、コードを変更する方法がわかりません。助けてくれてありがとう。

データ：

チェーンの初期値

モデル

エラー

jags.model(file = "model.txt", data = dataset, inits = inits, のエラー: 実行時エラー: ノードを y1[1:2,1:2] に挿入できません。次元の不一致