問題タブ [winbugs]

私のwinbugsコードは次のとおりです。

このコードを実行すると、アルファとベータの事後分布が得られます。今、私は見たいですP(beta>0)。彼らは私が使用できると言いましたpbeta<- step(beta)（pbetaはダミー変数のように扱われます：0の場合beta=0と1の場合beta>0）。しかし、モデルに入れると、エラー通知が表示されました。

R で R2WinBUGS を実行するとエラーが発生します。再現性のコードを次に示します。

だから今、私は次のように見える2つのシミュレートされたデータセットを読みました

私の次のステップは、これらのデータセットで多変量ロジット正規モデルを実行し、そのようなシミュレートされたデータセットに対してこのプロセスを自動化することです。モデルステートメントは次のとおりです。

次のコードを使用して R2WinBUGS で実行しようとしています

どんな提案も役に立ちます。ありがとう！

したがって、次のコードは OpenBUGS で機能すると思っていましたが、代わりに「ノード Z の複数の定義」エラーが表示されます。

に置き換えZ <- round(X)ても、Z <- X引き続き同じエラーが発生します。この事実から、エラーは監視可能な変数の論理割り当ての使用に起因するものであり、特にエラーはround()操作によるものではないと推測できます。

バグがこれを許可しないのはなぜですか? また、この場合の良い回避策は何ですか? これは、私が実装したいより一般的なバージョンです。これは本質的に、壁 (切り捨て) を持つ離散ガウスをモデル化しています。

基本的に、Z「壁」(切り捨て) を持つ離散ガウス分布のようなもので分散したいと考えており、mu上のデータから推定したいと考えていZます。Zカテゴリ変数にしてパラメーターを推定しようとすると思いますが、これは理論的には苦痛のようです。意図したモデルを取得するために使用できるバグのトリックはありますか?

OpenBUGS モデルで 2 つのベクトルを差し引くのに非常に苦労しています。以下のコードの最後の行は、「予想される右括弧エラー」というエラーを出し続けます。

その行を に変更するとK[i,j+1] <- sum(ve[,i]) - sum(ve[,j])、モデルは正常に機能しますが、それは私がやりたいことではありません。要素ごとに減算したいと思います。

SO で OpenBUGS を検索しましたが、無関係なトピックがいくつかあります。

OpenBUGS - 変数が定義されていません

OpenBUGS: ベルヌーイ分布に値がありません

Stats Stack Exchange には、近いこの投稿がありますが、モデルにこれを実装する方法をまだ作成できませんでした:

https://stats.stackexchange.com/questions/20653/vector-multiplication-in-bugs-and-jags/20739#20739

for ループを書かなければならないことは理解していますが、これは確かに頭の痛い問題です。:)

その行を次のように変更してみました：

ここで、「p」は各「ve」の行数です。現在、「ノード temp[1] の複数の定義」というエラーが発生し続けています。

私は間違いなくいくつかの助けを使うことができました。それは非常に高く評価されます。

よろしくお願いします。

PS: この質問に「OpenBUGS」というタグを追加したかったのですが、残念ながらそれは新しいタグであり、十分な評判がないためできませんでした。代わりに「winbugs」を追加しました。

R2OpenBUGS の呼び出しに問題があります。おそらく簡単に修正できると思いますが、解決策を見つけることができません。

私の呼び出しは次のようになります。

返されるエラーは次のとおりです。

現在、OpenBUGS は開いていないため、ログ ファイルは書き込まれません。これが私が続けなければならないすべてであるため、何が起こっているのかわかりません。OpenBUGS 実行可能ファイルを見つけており、モデル ファイルを見つけています。これは、以前に取得して修正したエラーであるためです。

アイデアはありますか？

これのチュートリアル/例を見つけるのに苦労したので、質問したかったのです:i回測定される変数Xiがあります。追加の測定ごとに、Xの分布の予測がより厳密になることを示したかったのです。もちろん、モデルを 1:2 1:3 1:4 などで再実行し続けることもできますが、これは面倒です。私が気付いていなかった段階的なコーディングがいくつかあることを望んでいました。

その時点で利用可能なデータに基づいて、各時点で pred.x を推定するモデルを指定する方法を知っている人はいますか?