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使用 JAGS 我试图估计一个模型，包括特定于单位的时间趋势。但是，问题是我不知道如何对此建模，到目前为止我一直无法找到解决方案。

例如，考虑我们有以下数据：

使用正态线性回归，我们将模型估计为：

factor(ccode)*year单位特定的时间趋势在哪里。现在我想使用 JAGS 估计模型。所以我为索引创建参数：

并估计模型，

使用以下模型文件，这就是目前错误所在：

b0鉴于我在使用代码时遇到的错误，我相当确定我定义和索引的方式是不正确的： Compilation error on line 7. Dimension mismatch taking subset of b0. 但是，我不知道如何解决这个问题，所以我想知道这里是否有人对此有建议？

我正在尝试复制 JAGS 中 GeoBUGS 手册中的苏格兰唇癌示例。但是，我不断从 dmnorm 函数“无效的父值”中收到以下错误。我手动将精度矩阵输入 JAGS，我知道这是可以接受的。不知道发生了什么，如果有一双新的眼睛看看会很好。下面是（希望）一个可重现的例子。

我想使用 JAGS 的一个挫折是您必须指定联合分布（通过 dmnorm），而不是在 ICAR 之前使用一堆像 BUGS 这样的条件。任何帮助，将不胜感激！

我试图弄清楚如何避免在不使用if语句（JAGS 中不存在）的情况下进入这个 for 循环。

换句话说，我需要这个循环不要以相反的顺序运行，即当Je[i] - 1小于 2 时。

当 时Je[i] - 1 == 1，循环仍然运行，但顺序相反，所以j首先等于 2，在第二次迭代j中等于 1。

有谁知道如何解决这一问题？

我将使用%dopar%and foreach，我需要合并输出。

将被并行调用的函数在输出时具有一个列表，该列表对于每个调用具有恒定的长度。但是，此列表中元素的长度并不总是恒定的。

合并后，我希望结果尽可能简化，同时仍然允许我识别每个元素的来源列表（迭代）。

B/c 长度在这个更深层次上有所不同，这样的答案并不能完全让我明白。

以下是一些示例数据：

do.call(Map, c(c, list(list1, list2, list3)))给出：

并do.call(Map, c(list, list(list1, list2, list3)))给出：

编辑，正确答案应该是这样的（原谅RNG）：

我还应该指出，列表的元素不一定是数字——它们可以是模型输出，例如，来自jags().

Usingc使第一部分正确（相对于我想要的）， usinglist使最后一部分正确。我如何获得两全其美？

我正在尝试通过 rstan 学习 Stan（因为我熟悉 R）。我试过运行一个简单的混合 Pareto 和 Normal 模型。它编译得很好（据我所知），但它无法采样，给我错误：

“(-2, 2) 之间的初始化在 100 次尝试后失败。尝试指定初始值、减小约束值的范围或重新参数化模型。

调用采样器时出错；采样未完成”

可以说我已经尝试了各种方法来参数化事物，并尝试设置初始值，但都无济于事。

我的 R+rstan 代码如下：

此示例适用于 JAGS（因此我也标记了 JAGS），我可以发布该代码是否有帮助。

顺便说一句，如果我将帕累托分布更改为额外的正态分布，它运行良好（但当然会给我一个无意义的答案）。

任何关于我做错了什么的建议将不胜感激！我担心不知何故我仍然认为 JAGS 而不是 Stan，但我找不到任何将 Pareto 模型与 Stan 拟合的例子，所以我很难交叉验证我的方法。

我正在尝试在 R 中安装包“rjags”，但遇到以下错误：

我已经在我的 Mac（运行 Mavericks）上安装了 JAGS，并且正在运行 R-3.1.2。按照本网站的建议，我已尝试使用该devtools软件包从 url 安装：

我也浏览了这个其他网站上的说明，尝试了不同版本的 JAGS 并收到相同的错误。我不知道接下来要尝试什么，并且确信解决方案很简单。有没有人有任何见解？非常感谢！

是否有与功能类似jags的R功能rep？我想使用类似的代码创建一个数组，如下所示：

我通读了手册，但无法找到实现这一目标的方法。我知道 Stan 可能会允许这样做，但我不能使用 Stan，因为我需要对离散参数进行推断。我真的很感谢你的帮助！

这个问题也发布在JAGS 帮助论坛上。

我正在尝试根据COV已知分布参数估计百分比覆盖率 ( ) 的响应值。我可以通过在 OpenBUGS 中将响应数据指定为 NA（例如下面的代码）来做到这一点，但 JAGS 不允许这样做。有谁知道我如何在 JAGS 中实现这一目标？

我认为这属于“无监督统计学习”的范畴

我不确定如何在 R 中保存 coda (mcmc.list) 对象。其他人也问过类似的问题，但我发现给出的答案并不是特别清楚。理想情况下，我想将 coda 对象保存为 R.data 文件或文本文件（例如 csv），这样我就可以重新导入它并分析 JAGS 链，而无需重新运行模型（大约需要 30 分钟）我的电脑）。现在我的尾声对象“coda.samples”看起来像这样：

如您所见，它是三个矩阵的列表，其中包含 1094 个参数的 3334 个估计值（即 3 个长度为 3334 的链）。我想存储这个 coda 对象，这样我就可以将它调用回 R 中，而不必每次都重新运行模型。我还想保留三个独特链的事实。

我正在尝试使用以下代码（改编自 Gelman 和 Hill 的书中给出的代码）来估计 Jags 中不同的系数/截距有序概率模型。但是，它给了我一个“在初始化时观察到的节点与未观察到的父母不一致。尝试设置适当的初始值”。我哪里错了？有人可以帮我吗？提前致谢 ！！