问题标签 [r2jags]

我有一个关于在 JAGS 和 BUGS 中运行模型的详细信息的快速问题。

n.burnin=5000假设我使用和运行n.iter=5000模型thin=2。这是否意味着该程序将：

1. 运行 5,000 次迭代，并丢弃结果；接着
2. 再运行 10,000 次迭代，只保留每秒的结果？

如果我将这些模拟保存为一个CODA对象，是全部保存了 10,000 个，还是只保存了稀疏的 5,000 个？我只是想了解使用哪组迭代来制作 ACF 图？

I have a function call (to jags.parallel) that works when given a numerical argument like n.iter = 100 but fails when the argument uses a variable value, n.iter = n.iter. This looks like it might be a bug in jags.parallel

A minimal reproducible example of the error:

Then this works:

But this does not:

Giving the error:

I gather this has something to do with not exporting the variable n.iter to the cluster, but it is not clear what parallel engine jags.parallel is using. Is there any way to trick R to evaluate n.iter before passing it to the function?

我正在使用 R2jags 和 CODA 为我的 MCMC 链生成一些诊断统计信息，但我遇到了麻烦。我想按如下方式运行 MCMC：

错误如下：

我正在使用 RStudio 0.97.551 和 R 版本 3.0.0 (2013-04-03)。

我很感激任何帮助！

这是我的 R 脚本：

使用时jags.parallel，我收到以下错误：

使用jags函数的相同调用运行正常。我只找到了一个关于这个主题的线程，但只有一个推测性的建议在这里不适用也不行。

可重现的代码，取自生态学家 WinBUGS 简介，见第 14.1 章（稍作修改）：

我正在尝试在 JAGS 中构建 GARCH(1,1) 模型，为简单起见，我们假设均值方程遵循 AR(1) 过程。我正在尝试构建 1 个 JAGS 模型，该模型将允许加入 AR(1) 和 GARCH(1,1) 进程。

目前，我只能通过构建 2 个单独的 JAGS 模型来获得结果（为了演示的清晰性，它们被简化了）。第一个 JAGS 模型估计 AR(1) 过程的参数：

有了参数的估计，我生成了 AR(1) 过程的数据，获得残差和方差（假设有一些窗口）：

下一个块是 JAGS 中的 GARCH(1,1) 散文：

如何加入两个相互依赖的进程？

Is there any way to save a jags.model() object into a RData or txt file ?

To perform MCMC on a better computer, I have to save my model on one and using it in a new workspace. But I've some difficulty to use "save()" and "load()" function on R. Thanks for your advices.

Added:

I tried:

jags <- jags.model('regression.bug', data = my.data, n.chains = 4, n.adapt = 1000)

Then I would like save "jags"

save( jags , file="jags.RData")

It's look like if it's saved. But, when I try:

ld.jags <- load( "jags.RData" )

ld.jags

[1] "jags"

And I don't know How I could use "ld.jags" to perform my analysis.

假设我们使用 JAGS（或 WinBUGS）拟合贝叶斯线性混合模型，输出对象是否包含模型残差？我们怎样才能找到残差？

谢谢！

I was told to use Bayesian inference instead of working only analytically with polling data. However, I have a problem; I have a small dataset with guesses about prior distributions for the parties, and I have data from polls. How can I obtain marginals from Gibbs simulations?

我正在运行以下模型，在该模型中我对每个投票周进行了测量。它为每一方产生超过 100 个 alpha 向量。可能的问题是，我如何以可以绘制折线图的方式储存它们？

什么是锯齿相当于 R 的is.na()？我正在使用 r2jags 将 R 数据对象传递给 jags，在我的 jags 模型中，我想测试一个向量的元素是否包含 R 的 NA 值的等价物。我不知道当 R 说一个元素是 NA 时，jags “看到”了什么。