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我正在尝试基于 JAGS/Winbugs 脚本的一部分来模拟数据。该脚本来自 Eaves & Erkanli（2003，参见http://psych.colorado.edu/~carey/pdffiles/mcmc_eaves.pdf，第 295-296 页）。

我想要模拟的（部分）脚本如下（与原始论文中的变量名称不同）：

 for(fam in 1 : nmz ){
    a2mz[fam, 1:N] ~ dmnorm(mu[1:N], tau.a[1:N, 1:N])
    a1mz[fam, 1:N] ~ dmnorm(a2mz[fam, 1:N], tau.a[1:N, 1:N])
 }

 #Prior
 tau.a[1:N, 1:N] ~ dwish(omega.g[,], N)

我想为上面脚本中给出的参数 a2mz 和 a1mz 模拟 R 中的数据。

所以基本上，我想用 sigma tau.a 的 -Fam-（例如 10）人模拟来自 -N-（例如 = 3）多元分布的数据。

为了使这一点更具说明性：目的是模拟-fam-（例如10）家庭的遗传效应。每个家庭（例如同卵双胞胎）的遗传效应是相同的，具有 tau.a 的差异（例如 0.5）。在这些遗传效应中，必须模拟 3 个“版本”（3 个多元分布）。

我在 R 中尝试模拟 JAGS/Winbugs 脚本中给出的数据如下：

 library(MASS)
 nmz = 10 #number of families, here e.g. 10
 var_a = 0.5 #tau.g in the script

 a2_mz <- mvrnorm(3, mu = rep(0, nmz), Sigma = diag(nmz)*var_a)

这模拟了上面 JAGS/Winbugs 脚本中提到的 a2mz 参数的数据：

 > print(t(a2_mz))
        [,1]       [,2]        [,3]
  [1,] -1.1563683 -0.4478091 -0.15037563
  [2,]  0.5673873 -0.7052487  0.44377336
  [3,]  0.2560446  0.9901964 -0.65463341
  [4,] -0.8366952  0.4924839 -0.56891991
  [5,]  0.7343780  0.5429955  0.87529201
  [6,]  0.5592868 -0.3899988 -0.33709105
  [7,] -1.8233663 -0.7149141 -0.18153049
  [8,] -0.8213804 -1.4397075 -0.09159725
  [9,] -0.7002797 -0.3996970 -0.29142215
  [10,]  1.1084067  0.3884869 -0.46207940

但是，当我尝试使用这些数据来模拟 a1mz（JAGS/Winbugs 的第三行）脚本的数据时，出现了问题，我不确定是什么：

 a1_mz <- mvrnorm(3, mu = t(a2_mz), Sigma = c(diag(nmz)*var_a, diag(nmz)*var_a,     diag(nmz)*var_a))

这会导致错误：特征中的错误（Sigma，对称 = TRUE，EISPACK = EISPACK）：“特征”中的非方阵

谁能给我任何提示或提示我做错了什么？

非常感谢， 最好的问候， inga

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1 回答 1

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mvrnorm()将均值向量和方差矩阵作为输入，这不是您要输入的内容。我不确定我是否理解您的问题，但是如果您想模拟来自 3 个不同的多元正态分布的 3 个样本，这些样本具有相同的方差和不同的均值。然后只需使用：

a1_mz<-array(dim=c(dim(a2_mz),3))
for(i in 1:3)  a1_mz[,,i]<-mvrnorm(3,t(a2_mz)[,i],diag(nmz)*var_a)
于 2014-08-22T11:02:51.570 回答