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t-1 の「アルファ」が t の事前にどの程度になるかを指定できるようにしたいと考えています。alpha[t,1:k] <- theta[t-1,1:k]*alpha0*n[t-1]; を試しました。alpha0<-.5 ですが、うまくいきませんでした。

各「j」について sum(delta[j,1:5])=0 という条件で delta[j,k] を推定しようとしました。しかし、コードをコンパイルすると、ソフトウェアの出力は「ノード W[1] の複数の定義」になります。誰かが私を助けることができますか？

ありがとう

PyMC を使用して提供された BUGS コードから結果を複製できません。BUGS モデルは、Andersen-Gill 乗法強度 Cox PH モデルです。

次の初期値を使用します

バーンインには 1 つのチェーン (今のところ) と 5000 回の反復を使用します。さらに 10000 回の反復で推定を実行し、論文で報告されているのと同じポイント推定値を受け取りました。これらはまた、以前の頻度論的推定に近いものです。

次のコードを使用して、PyMC 2.3.2 でこれを複製しようとしました。完全な複製コードはこちらから入手できます

しかし、私は同じポイント見積もりに近づきません。私は次のようなものを手に入れます

最も心配なのは、兆候が異なることです。たぶん収束の問題だと思ったので、あまり変更せずに50,000回の反復で一晩実行しました。私の PyMC モデル、特に dL0 仕様にバグや違いがあるのではないでしょうか?

さまざまな開始値で試しました。モデルを何度も実行させようとしました。BUGS からのポイント推定値に事前確率を集中させました。

バグを使用してディリクレ多項式モデルをコーディングしようとしています。基本的に、18 の地域と地域ごとに 3 つのカテゴリがあります。たとえば、リージョン 1: 0.50 は Low、0.30 は Middle、0.20 は High に属します。リストは、もちろんさまざまな比率でリージョン 18 に続きます。私が取得した唯一のコードはこれです

たとえば、最初に3つのリージョンに短縮しました。「gen inits」をクリックすると、「Dirichlet36」と表示されます。これをコーディングするのを手伝ってください。

OpenBUGS プログラムの実行に問題があります。モデルは構文的には正しいのですが、データが読み込まれると、' array index is greater than array upper bound for beta 'というエラーが発生するため、コンパイルできません。私はすべてをチェックしていますが、間違いを見つけることができないようです。

私は WINBUGS を学ぼうとしており、テキストブックの例から調整された小さなモデル (以下のコード) を構築しようとしました。これは、成長率 (「R0」) と経時的な除去率（スクリーニングと治療）。ただし、さまざまなエラーメッセージが表示される傾向があります (「無効または予期しないトークンがスキャンされました」、「inits を実行できません」など)。したがって、より多くの WINBUGS の経験を持つ誰かが、私が WINBUGS の理解においてばかげた間違いを犯しているかどうかに注目して親切にすることができますか? 特に、母集団の逐次更新 (N.est[t+1] <- N.est[t] + newcases - obs) が WINBUGS で実行できるかどうかはわかりません。よろしくお願いします

私はベイジアン統計と MCMC のまったくの初心者なので、John Kruschke による「ベイジアン データ分析の実行: R とバグを使用したチュートリアル」に取り組んでいます。私の理解をテストするために、彼の例を BUGS から PyMC に翻訳しようとしています。

インチ。図 8 で、彼は 2 つの (潜在的に偏った) コインのそれぞれから一連のフリップを観察し、それらの偏りの違いを推定しようとします。各コインのバイアスの下はthetaであり、観察されたフリップはyです:

もちろん、2つのコインは独立しています。それらを別々にシミュレートしてから、シータの違いを見ると、本と同じ答えが得られます。（グリッド上の解析解と統合とも一致します。）

一方、同じモデルの一部として 2 つのコインを同時にシミュレートしようとすると、他の方法とはあまり一致せず、かなり異なる答えが得られます。

だから私の最初の質問は、なぜですか？私が理論をほとんど理解していないことから、MCMC は 2 パラメーター モデルを適切に調査するのに苦労していると推測できます。(ただし、BUGS は問題なく処理しているようです。)

本当に奇妙なことは、私がこれをすべて iPython ノートブックで行っていて、PyMC にバグがあるように見えることです。独立コイン モデルを実行し、カーネルを再起動し (カーネル | 再起動またはファイル | 閉じて停止)、ジョイント コイン モデルを実行すると、ジョイント コインは独立コイン (平均dtheta ~ 0.23)。モデルを逆の順序で実行すると (途中でカーネルを再起動する)、どちらもジョイント コイン モデルから平均 dtheta ~ 0.33 の (間違った) 答えを生成します。iPython ノートブック サーバーを途中で完全にシャットダウンした場合にのみ、2 つのモデルから異なる回答を得ることができます。これはすべての共有ライブラリもメモリからアンロードするため、PyMC の Fortran/C 部分がこれらのモデルの何かをメモリの場所にキャッシュしていることを意味すると思います。s は Python インタープリター インスタンス間で共有されます。バージョンは Numpy 1.8.2、PyMC 2.3.3、Python 2.7.8、iPython 2.1.0、Anaconda 2.0.0 です。

ここで何が起こっているのかを理解するための助けをいただければ幸いです。これらがばかげた些細なモデルであることは理解していますが、現時点では、PyMC の奇妙な動作は自信を刺激するものではありません!

私はどこを見ても、mcmc オブジェクトから coda ファイルを作成するのに役立つ関数を R で見つけることができません。R2OpenBUGS パッケージを使用して、R で OpenBUGS を実行しています。

output <- bugs(...)

次に、いくつかの操作の後、chain_matclass を持つというオブジェクトが残りますmcmc。このオブジェクトはかなり長い (200 万行以上) ため、描画を保存するための coda ファイルを作成したいと考えています。関数から coda ファイルを直接作成できることは承知していますがbugs、ファイルを作成する前に、まずいくつかの操作を行う必要があります。

どんなアイデアでも大歓迎です。

私はWinbugsに比較的慣れていません。次のモデルでデータをロードしようとすると、「予期される変数名」エラーが発生します。データ内のどの変数名がモデル内の変数名ではないかを特定できませんでした。助けてください。