問題タブ [rjags]

「リスト」パッケージを使用して、ベイジアン フレームワークでリスト長分析 (基本的に多重ロジスティック回帰) を実行しようとしています。これは、ここからのみインストールできるベータ パッケージです: http://www.possinghamlab.org/images/LLA/Liszt_0.8-5_1.tar.gz

パッケージを調べると、rjags のモデルは次のとおりです。

モデル自体には関係のないものがたくさんありますが、コード全体を配置した方が良いと思います。

自分のデータで実行すると、常にエラーが発生します。

より多くの人がこのエラー メッセージを受け取ることがわかりましたが、それは常に、使用される分布に関連するデータに関係していました (つまり、ガンマ分布の負のデータ、二項分布のポアソン)。二項分布データがありますが、それでもエラーが発生します。理由がわかりません。

私のモデルは次のとおりです（私のデータフレームの20行のサブサンプルについては、以下のdputを参照してください。完全なデータセットを持つ別のノードでのみ同じエラーが発生します）：

データ（ドライブ上。そうしないと最大文字数を超えてしまうため）：

https://drive.google.com/open?id=1etj_7IrEHJbYzBk9p_8tW6B-X0HpbLU9WMWMJL-QT_I

次のデータ フレームを検討してください。

オブジェクトを返す次samplesの ベイズ線形モデルを実行したいとしましょう。mc.array

がジャグ モデルのパラメーターの事後分布からのランダム サンプルを表していることを考えると、samples$beta1[,,]要約すると、私の次のステップは、事後分布の平均と 95% の信頼区間を計算することです。だから私は使用します：

ここで、実際のデータ フレームに複数のレベルのclustersize.

このモデルを各レベルで個別に実行し、または関数clustersizeを使用して出力を単一の結果データ フレームにコンパイルするにはどうすればよいでしょうか? の各レベルで、結果のオブジェクトを に出力し、 をデータ フレームに出力する必要があります。forloopapplyclustersizemc.arraysamplesresult_listcoeff_outputresult_coeff

clustersize以下では、期待される結果リストとデータ フレームを生成するために、それぞれの出力を個別に計算します。

望ましい最終出力:

これが実際のデータフレームへのリンクです。このソリューションは、クラスターサイズが最大 600 の大きなデータフレームを処理できる必要があります。