我正在 JAGS+R 中为删失数据的计数数据编写分层泊松模型。
A是一个矩阵，行是不同的地方，列是我计算下雨天的不同时间间隔。作为协变量，我有一组 X_k$ 矩阵。对于每个地点和时间间隔，我都有协变量，例如平均温度（存储在 X_1）、刮风天数（在 X_2 中）、平均湿度（在 X_3 中）。
我应该将审查数据与非审查数据分开吗？我如何用矩阵做到这一点？
谢谢你的帮助！
更新：
我在一个循环中直到最后但一个注册的时间间隔（对于每个地方都可能由于设备故障而受到审查）
mu[i,j]<- a[1]*x[i,1]+a[2]*x[i,2]+ b[1,j]*varx[i,j]+b[2, j]*varx[i,j]
N[i,j] <- dpois(lambda[i,j])
log(lambda[i,j]) <- mu[i,j] + alpha[i]
alpha[ i]<- G0[latent[i]]
潜在[i]~ dcat(prob[])
在最后一个时间间隔重复此操作。在最后一个时间间隔位中添加
了censoor[i]<-step(-censored[i])
，censored[i]是一个vec，表示是否有设备故障
我是新手，它不起作用，有什么帮助吗？谢谢