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私は Winbugs の新しいユーザーです。水の栄養素の測定に基づいて、土地利用の係数をシミュレートしようとしています。事前分布 ( e0、e1、e2、e3、e4、およびk) は、参考文献に従って設定されました。Winbugs のコードは次のとおりです。

モデルを 10000 回反復して実行すると、各係数の事後分布を取得できます。ただし、事後分布は事前分布とは大きく異なり、データの範囲も異なります。いくつかの違いがあることはわかっていますが、通常、範囲は同じでなければなりません。提案やコメントをいただければ幸いです。

WinBugs を使用して階層パネル データに取り組んでいます。学校の成績に関するデータを想定 - 独立変数 logp とランクのログ。すべての学校は 3 つのカテゴリ (猫) に分類され、各カテゴリ (したがって HLM) のベータ係数が必要です。モデルで時間固有および学校固有の効果を説明したいと考えています。1 つの方法は、mu[i] の下の変数のリストにダミー変数を含めることですが、私の学校の数は最大 60 であるため、面倒です。それを処理するためのより良い方法があるはずです。

私の WinBUGS コードを以下に示します。

上記のデータ サンプルからわかるように、私は学校について時間をかけて複数の観察結果を持っています。時間と学校固有の固定効果を考慮してコードを変更するにはどうすればよいですか。過去にSTATAを使用したことがあり、パネルデータの固定効果を処理するためのfe、be、i.timeオプションを取得しました。しかし、ここで私は迷っています。

R2 Winbugs を使用して、調査に関する実際のデータを使用して、 Kery et al 2009 (論文はこちら) に従って、オープン母集団二項混合モデルを実行しています。

最初に試したとき、私は自分で作った豊富さ (X1) に対して 1 つの共変量のみを使用しています。モデルはコンパイルおよび実行されますが、「未定義の実際の結果」が得られます。

可能であれば、これを修正する方法を見つけるのを手伝ってくれる人はいますか?

マイカウントデータはこちらからダウンロードできます

コードは次のとおりです。

みなさん、どうもありがとうございました！

PS。実際の共変量 X1 でも試しましたが、同じエラーが発生します。

WinBugs はdnorm分散の代わりに精度をパラメーターとして使用することを知っています

私の質問はsigma、次のモデルを使用するのが正しいでしょうか?

前もって感謝します

COV既知の分布パラメーターからカバー率 ( ) の応答値を推定しようとしています。OpenBUGS で応答データを NA として指定することでこれを行うことができます (たとえば、以下のコード) が、JAGS はこれを許可しません。JAGSでこれを達成する方法を知っている人はいますか?

これは「教師なし統計学習」の範疇に入ると思います

混合分布モデルを値のベクトルに当てはめようとしています。混合は、2 つのガウス分布と 1 つの一様分布で構成される必要があります。これをWinbugsに実装しようとしています。ガウスの混合物を使用した例をたくさん見つけましたが、ユニフォームを追加する方法がわかりません。以下のコード ペーストは現在、0 から 1 の間でスケーリングされた値のベクトルに適合するようにパラメーター化されていますが、「ノード NSD[1] の複数の定義」が得られるため、私の構造はまだ間違っているようです。助言がありますか？

これは以前に尋ねられた質問であることを知っており、回答を見てきましたが、私の質問には当てはまらないようです。WinBUGS での共変量の使用を含む二項混合モデルを作成しました。モデルは構文的に正しく、データは正常に読み込まれますが、「ノード 'ラムダ [1]' の複数の定義」というエラーが発生します。ラムダはデータ内で定義されておらず、データがあるすべての年の見積もりを提供するために添え字が付けられています。

私のコードは次のとおりです。

このエラーが発生する理由を誰か教えてください。よろしくお願いします。