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我正在尝试随机初始化贝叶斯模型的链，今天我手动插入值，如下所示：

inits1 <- list("alpha" = 10, "beta" = 3.2, "lambda" = 2)
inits2 <- list("alpha" = 18, "beta" = 7, "lambda" = 4.6)
inits3 <- list("alpha" = 16, "beta" = 5, "lambda" = 3.1)

model.inits <- list(inits1, inits2, inits3)

我尝试通过以下方式执行它，但导致错误：

inits <- function(){ list("alpha"=rnorm(p), "beta" = rlnorm(p), "lambda" = runif(p))}

其中p->3（模型的参数个数）

跟随错误：

错误：使用 rjags 编译和调整模型时出现以下错误：setParameters(init.values[[i]], i) 中的错误：运行时错误：为 alpha 提供的值中的尺寸不匹配

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这是一个初始化函数的示例，rjags它最多可用于 8 个链：

inits_func <- function(chain){
  gen_list <- function(chain = chain){
    list( 
      alpha = rnorm(1, 14, 2),
      beta = rlnorm(1, log(5), log(1)),
      lambda = runif(1, 0.05, 5),
      .RNG.name = switch(chain,
                         "1" = "base::Wichmann-Hill",
                         "2" = "base::Marsaglia-Multicarry",
                         "3" = "base::Super-Duper",
                         "4" = "base::Mersenne-Twister",
                         "5" = "base::Wichmann-Hill",
                         "6" = "base::Marsaglia-Multicarry",
                         "7" = "base::Super-Duper",
                         "8" = "base::Mersenne-Twister"),
      .RNG.seed = sample(1:1e+06, 1)
    )
  }
  return(switch(chain,           
                "1" = gen_list(chain),
                "2" = gen_list(chain),
                "3" = gen_list(chain),
                "4" = gen_list(chain),
                "5" = gen_list(chain),
                "6" = gen_list(chain),
                "7" = gen_list(chain),
                "8" = gen_list(chain)
  )
  )
}

需要注意的重要一点是，该函数应该 1) 有一个名为的参数chain，并且 2) 您需要手动指定要为每个链估算的参数数量。

在您的函数中，您已指定p=3. 因此，您最终会为每个链生成三个 alpha、beta 和 lambda 参数。查看您之前使用的列表，似乎每个链都应该有一个 alpha、beta 和 lambda 参数（即，您的模型中只有一个 alpha、beta 和 lambda 参数）。此外，您应该指定参数（例如，正态分布的 mu 和 sd，均匀分布的上限和下限）。我根据您在三个列表中指定的值“目测”了这些。如果您愿意，您也可以大大简化此功能，并且不RNG为每个链指定算法。如果您编写的函数改为：

inits <- function(chain){
 list(
 alpha = rnorm(1),
 beta = rlnorm(1),
 lambda = runif(1))
}

但同样，您希望在 、 和 中指定rnorm其他rlnorm参数runif。

于 2020-02-25T14:35:48.120 回答