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对于我的研究，我需要估计方差，并将这些估计值插入到我在 JAGS 中的 Wishart 分布的比例矩阵（在我的 JAGS 代码中称为 R）中。我使用 R2JAGS（在 Mac 上），我想知道如何使用 R/JAGS 代码做到这一点？我想自动执行此操作，因为我需要运行模拟研究。

所以我得到了以下 R 代码来运行我的模型：

这是我手动插入估计值的 JAGS 代码：

所以在这种情况下，我需要编程插入est.sd.mu、est.sd.beta和est.sd.phi的数字。

对于有界度量的先验，我试图在 [-1,1] 之间拉伸 beta 分布，“[a]s 由 Barnard, McCulloch & Meng (2000) 描述”（根据本教程）。

具体来说，我正在尝试实施这个建议：

但是，我总是得到

我发现手册中没有关于JAGS或 BUGS 的条目涉及分布操作（作为随机关系分配的来源）。是否确实可以将基本算术运算应用于 BUGS/JAGS 随机关系（遵循~运算符），如果可以，如何？

我对贝叶斯和 JAGS 都是新手，所以请原谅我的无知。

我收到了一个使用 JAGS 代码编写的 R 脚本（由一位同事）。

这段代码的作者已经定义了一组 coda 样本，如下所示：

我希望获得以下内容，并且取得了有限的成功：

Gelman 诊断：我使用了“show(gelman.diag(codaSamples))”，它适用于单个模拟。但是，对于每个感兴趣的模拟，如何按参数将每个格尔曼诊断输出到文件？更有趣的是，是否可以仅记录 Rhat 值 >1.1 的模拟比例？

密度图：我使用了“show(densplot(codaSamples))”。但是，这会在单独的图上生成每个图（我在模型中有 96 个参数）。是否与“autocorr.plot”等价，每页放置几个图？

分位数：我使用了“show (summary(codaSamples))”，但是虽然这给出了每个参数的平均值、SD 和特定百分位数（这是我想要的），但它也给出了 MCMC 矩阵。无论如何，是否可以为每个参数指定基本的统计属性？

后验分布：有没有办法计算每个参数的给定值（比如零）低于/高于的百分位数？然后总结所有模拟？

提前感谢您提供的任何帮助。

我正在尝试在 Wabersich 和 Vandekerckhove (2013) 第 26 页中实现图形模型。 jags 模型脚本编写如下：

然后我使用了以下初始列表：

但是，运行jags.model导致错误：

我的数据结构是

由于初始化，这个错误似乎在 jags 中很常见。我试图更改初始值或删除它们，但它再次失败。当我删除dwiener错误将得到解决。

如果有人可以帮助我，我将不胜感激。

我有一个类似于以下模拟数据的数据集：

这是一个具有两种状态的 HMM 问题，这意味着隐马尔可夫链 z_t 属于 {1,2}。要估计两种不同状态的 alpha 和 Beta，我可以使用包“depmixS4”并找到最大似然估计值，或者我可以在“rjags”包中使用 MCMC。

我希望这两个估计值几乎相同，而当我针对不同的模拟数据运行以下程序时，有几次，答案不一样而且非常不同！

我通常从具有多个链的 rjags 中调用 JAGS 用于诊断目的（例如，4 个链）。之后我经常想对后验参数估计做一些后处理（例如，使用预测值，计算额外的统计数据）。但是，此时将链存储在列表中是一件麻烦事。

将链组合成单个参数列表的好方法是什么？

希望有人能帮我解决这个问题，因为我真的被卡住了，没有发现我的编码错误！

我在 JAGS（使用 R2Jags）中拟合零膨胀泊松/负二项式 GLM（无随机效应），参数估计、先验、初始值和链收敛一切都很好。所有结果都完全符合，例如，来自 pscl-package 的估计，包括我对模型中 pearson 残差的计算......

我唯一不能开始工作的是从模型中抽取一个新样本以获得贝叶斯 p 值来评估模型拟合。我之前拟合的“正常”泊松和负二项式模型都给出了预期的重复样本，并且没有出现任何问题。

到目前为止，这是我的代码，但重要的部分是“#New Samples”：

最大的问题是，我真的尝试了所有我认为可以/应该起作用的组合和更改，但是当我查看模拟样本时，我在这里得到了这个：

而且，为了让它变得非常奇怪，当使用 Fit 和 FitNew 的方法时：

有谁知道我做错了什么？任何帮助将不胜感激！

亲切的问候，乌尔夫

我正在使用该包rjags在 R 中执行 MCMC，并且我想保存该函数的输出以jags.model供以后在另一个 R 会话中使用。

下面是一个正态分布均值的简单示例：

我可以生成mu这样的样本：

现在我想保存模型对象jags以供以后在新的 R 会话中使用，这样我就不必再次初始化和刻录马尔可夫链：

但是，在启动新的 R 会话并重新加载模型后，我收到一条错误消息，指出必须重新编译 JAGS 模型：

这是为什么？如何将对象保存jags在 R 中以备后用？

注意：这个问题之前已经问过，但是OP对这个问题不是很具体。

我想使用 JAGS 估计 13 个地点（9 个是鸟类，4 个是潜在栖息地）的冠层覆盖百分比的平均值和 sd。我正在使用 beta 分布来解释数据受 0 和 1 约束的事实。

我有适用于其他分布（泊松和对数正态）的模型语句的代码，我试图调整该代码，但我惨遭失败。

下面是 R 代码、模型语句和数据。我在 Windows Vista 中使用 R 3.1.1。如果您可以查看模型声明并将我理顺，我将非常感激。

谢谢，

杰夫

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

（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！

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：

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）。