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バイナリ データの多変量 Probit モデルをモデル化しようとしています。私はすべてを試してきましたが、WinBUGS がこのエラーを返します。アイデアや提案は大歓迎です。

model{ for (i in 1:ns){ ## スタディのループ

これらは私のデータです：

モデルは構文的に正しく、データをロードできます。コンパイルすると、タイトルにエラーが表示されます。助けてくれてありがとう

私は R と OpenBugs に比較的慣れておらず、このモデルのトラブルシューティングに多くの時間を費やしてきました。私はオンラインのリソースを使って自分でそれらのかなりの量を把握することができましたが、このエラーで立ち往生しています. それは「ノードdummyy[1]の複数の定義」であると言います。このエラーは、インデックスを持たない for ループ内で変数を定義しようとすることが原因であることが多いことをオンラインで読みましたが、私の変数にはあります。リソースhereに基づいてこのモデルを作成しました。

エラーを見つけるのに苦労しています。以下にリストされているコードは、私が見ているのと同じエラーを生成するはずです。OpenBugs で見たログ エラーも含めました。私を助けてくれてありがとう。

データ：

モデル：

ログ レポート:

現在、Openbugs で、多くの (約 6000 サイト) の二項プロセスを含む階層ベイジアン モデルを開発しています。連続除去電気釣りイベント/パスについて説明し、一般的な構造は次のとおりです。

ここで、n_sites は見ているサイトの総数です。n_pass[i] はサイト i で実行された釣りパスの数です。N[i,j] は、フィッシュ パス j を行ったときのサイト i の魚の数です。N_tot[i] は、魚が通過する前のサイト i の魚の総数であり、サイト d[i] の密度とサイト S[i] の表面 (表面は既知) の積です。C[i,j] は、魚道 j の間にサイト i で捕獲された魚の数です。p[i,j] は、フィッシュ パス j のサイト i での捕獲確率です。

各サイトは、通常、計算/収束に多くの時間を要する一連の二項プロセスである、平均 3 つのフィッシング パスです。通常、漁獲量は少ないため、二項過程を近似することはできません。

だから私は少し立ち往生しており、この問題に対処するための提案/代替案を探しています.

前もって感謝します

編集履歴: 2016 年 11 月 15 日: 明確化のための @M_Fidino リクエストに続いて、d および p の以前の定義を追加しました。

R バージョン 3.3.2 (2016-10-31)、プラットフォーム: x86_64-pc-linux-gnu (64 ビット)、実行環境: Ubuntu 14.04.5 LTS。

私のモデルは次のとおりです。

データサンプル:

初期化 (モデルのコンパイル中にエラーが発生したため使用されません):

次に、サンプリングを開始するとき：

BRugs または R2OpenBUGS を使用して R から openBUGS に接続する際にも同じ問題が発生します。これは、データに NA があることの問題でもありません。Lunn らの多変量正規 "Jaws" の例に注意してください。( Jaws の例) 私のマシンでは問題なく動作します。

これが解決するのが難しい問題であることは承知しています (ここを参照) が、それでも誰かが助けてくれることを願っています。

ありがとう！

私はRの「R2OpenBUGS」で作業しています.mcmcチェーンがあります：

私の質問は、codaPkg = TRUEのときに DIC を出力する方法です。codaPkg = FaLSE の場合、print(mcmc) を実行すると、最後に DIC 値が出力されます。

しかし、「codaPkf=TRUE」の場合、次のように表示されます。

では、どうすれば DIC 値を出力できますか?

以前、OpenBUGS/WinBUGS を使用してベイジアン統計を実行していましたが、Python で PYMC3 パッケージを使用することにしました。そのため、私はパッケージにかなり慣れておらず、まだ完全に使用する方法を学んでいます. BUGS コードを PYMC3 に変換するのに苦労しています。元の BUGS コードは次のとおりです。

私はこれをPythonで次のように書きました：

モデルは実行されますが、出力が正しくないようです。具体的には、「Tlatent_new」は、「Tlatent」で割り当てた初期値から更新されません。モデルに 'pop_eff' を取り込もうとしない場合、つまり 'Tobs_new = pm.Binomial('Tobs_new', n=Tlatent_new, p=pop_eff, shape=1425,observed=Tobs)' という行を削除すると、' Tlatent_new' は、'Tlatent' で指定された初期値から変更されます。この追加の行によってモデルが「Tlatent」を更新できない理由、またはこれを回避する方法がわかりません。

問題が何であるかについての提案をいただければ幸いです。