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由于带有所有绘图的 runjags 对象太大，我尝试run.jags使用plot=FALSE，将结果runjags对象保存到文件中，在新的 R 会话中恢复它（as out），然后通过

out.with_summaries <- extend.jags(out, sample = 0, adapt = 0)

（有关此技巧，请参见此处的讨论：https ://stackoverflow.com/a/21859618/684229 ）

但是，由于未知原因，这会重新编译并再次调整模型！即使我设置了sample = 0, adapt = 0！

require(runjags)

t1 <- proc.time()
out.sum <- extend.jags(out, sample = 0, adapt = 0)
# Re-compiling rjags model and adapting...
# Calculating the Gelman-Rubin statistic for 4 variables....
# Convergence may have failed for this run for 4 parameters after 500
# iterations (multi-variate psrf = 214.873)
# Finished running the simulation
t2 <- proc.time()
print(t2 - t1)
#   user  system elapsed 
# 345.67    0.08  352.30

仅绘制图形就需要很长时间，这很烦人。当我用绘图计算 runjags 对象然后尝试摆脱它们以将 runjags 对象存储为小时，也会发生同样的情况：

t1 <- proc.time()
out.no_sum <- extend.jags(out.sum, sample = 0, adapt = 0, summarise=FALSE, plot=FALSE)
# Loading required package: rjags
# Loading required package: coda
# Loading required package: lattice
# Linked to JAGS 3.3.0
# Loaded modules: basemod,bugs
# Re-compiling rjags model and adapting...
# Finished running the simulation
t2 <- proc.time()
print(t2 - t1)
#    user  system elapsed 
#  327.53    0.05  329.73

关于如何解决这个问题的任何提示（除了编写我自己的绘图函数）？

警告：第二次extend.jags在同一个 runjags 对象上运行该函数已经很快了。但是，如果您保存 runjags 对象并在新会话中再次加载它，则会再次extend.jags变慢。似乎runjagsJAGS 正在缓存某些东西（但不在原始 runjags 对象中）。

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此extend.jags函数调用很慢，因为模型正在重新编译（在您的情况下，它实际上并没有适应，尽管有些误导性消息）。这是因为您正在使用已保存对象的 rjags 方法 - 这意味着必须将模型重新加载到内存中并准备好从中采样（即使您实际上不想从中采样）。这不会在您第二次调用时发生，extend.jags因为它已经编译。

以这种方式使用 extend.jags 确实有点小技巧——下一个版本的 runjags 将提供一种更简洁的方式来执行此操作。同时，如果您指定adapt=0, sample=0, method='simple'这应该可以防止重新编译 JAGS 对象。

编辑：如 runjags 的帮助文件中所述，使用lattice::traceplot或densityplot（或两者）重新创建绘图更有效。要提取 MCMC 对象使用as.mcmc.list(runjags_object)- 这也允许您在必要时提取特定变量，请参阅 ?as.mcmc.list.runjags

于 2014-09-22T08:54:45.227 回答