問題タブ [runjags]

マルチレベルのジャグモデルがあります。ここで説明されているように、ワイド形式からロング形式に変換しようとしています: http://jeromyanglim.tumblr.com/post/37361593128/jags-converting-multilevel-model-from-wide-toただし、私のモデルはより複雑です例なので、この作業を行うのに問題があります。困難を説明するために、再現可能な例を作成しました。この最初のブロックは、データを作成し、jags パラメーターを設定します。

わかりました。この次のセクションは、オブジェクトで正しい推定値を提供する「ワイド フォーマット」ジャグ モデルですmcmcChain。

そのため、BO の出力は、データが生成された相関関係に近いものになります。次は、上記のリンクの説明に類似した「長いフォーマット」モデルでの私の試みです。

の結果は の結果とmcmcChain2一致しませんがmcmcChain、どこが間違っているのかわかりません。誰でも助けてくれますか？ありがとう。

共変量およびyの関数としてモデル化できる従属変数に関するデータがあります。とは「プロット」レベルで観察され、 と は「サイト」レベルで観察されます。プロットはサイト内に階層的にネストされています。これは、共変量データが関連付けられたの 100 個の観測値です。x1x2yx1x2y

基本的にサイトごとに10回のサイトレベルの観測を複製する データフレームを使用して、ギザギザのy関数としてモデル化できますが、問題はx1ありません。x2plot_datax2

しかし、私が本当にやりたいことは、 がプロット レベルの観察を示し、サイトにインデックスを付けるよう に、モデルを階層的に適合させることです。これを行うには、以下の JAGS コードをどのように変更できますか?y[i] ~ x1[i] + x2[j][i][j]

Line-Transect Distance Sampling とデータ拡張を使用して、カメの巣穴のサイズをモデル化しようとしています。ただし、「適切なサンプラーが見つかりません」というエラーが表示され続けます。

いくつかの背景: 巣穴は幅が 4cm から 55cm であり、さまざまな確率で、風景の中の観察者からさまざまな距離で見られます。収束を達成するために、カテゴリベースのモデルを使用することにしました。カメの巣穴は 7 つのビンの 1 つに入れられ、指定されたビンに入る確率はディリクレ分布から得られます。

拡張された巣穴は、コードのこの部分でモデルからサイズを引き出します。

サイズが決まると、巣穴 p[i] が見つかる確率が決定されます。

これらはすべて正常に動作しているように見えますが、y を評価するときに問題が発生します。

y を除くすべての行を実行でき、モデルは正常に実行されます。しかし、その行に追加して y データを含めると、「適切なサンプラーが見つかりません」というエラーがスローされます。理由はありますか？y は調査中に実際に巣穴を見つけたかどうかを表すため、この変数を含める必要があります。

どんな提案でも大歓迎です。

いくつかの偽のデータを含む完全なコードは次のとおりです。

データ：

実行コマンド:

runjagsRのモデルの出力を として持っていますmcmc.list。以下は、1,000 サンプルの 3 つのチェーンを生成するコードです。12 チェーンすべてを最後の 400 サンプルにトリミングしたいと思います。チェーンを分解して、チェーン出力の行列をリストに保存することはできますが、それはもはや ではなく、mcmc.listそれを mcmc.list に戻す方法がわかりません。

runjagsモデルを実行し、出力を に変換するためのデータを次に示しますmcmc.list。