问题标签 [rjags]

我rjags用作采样器。该模型定义了 3 个矩阵。该coda.samples函数返回样本列表。如果我采用第一个示例列表，列名看起来像这样：

显然，A、B 和 C 是我模型中的矩阵。我想根据这些样本的平均值重建它们。我可以很容易地得到手段，colMeans(output[[1]])但我不知道如何轻松地从这个向量重建矩阵。

重建的一个好方法是relist()函数。因此，如果我在列表中有矩阵 A、B 和 C，L = list(A=A,B=B,C=C)那么我可以将此列表转换为带有 的向量unlist()并转换回relist(). 我正在为 mcmc 对象寻找类似/现成的东西，但到目前为止无济于事 - 我不敢相信我是第一个需要这个的人。显然，relist(colMeans(output[[1]]))行不通。

有人可以帮我重建吗？

编辑：还请注意，该relist()函数只需要一个骨架，因此从中提取骨架colnames(output[[1]])也可以解决问题。还是我复杂了？

下午好，

我知道传统的独立 t 检验假设同方差（即组间方差相等）和残差的正态性。

通常使用 levene 检验方差齐性，使用 shapiro-wilk 检验和 qqplots 检验正态性假设。

我必须使用贝叶斯独立 t 检验检查哪些统计假设？我如何使用 coda 和 rjags 在 R 中检查它们？

我有一个参数化的线性高斯贝叶斯网络，我正在尝试使用rjags. 我可以为一次观察做到这一点，但不知道如何传递多个观察。这是一个例子

初始模型

这可以按预期工作，但是，我有多行数据要为其生成预测。如果我尝试扩展data=list(参数以包含更多行，则会引发错误。因此，在重新运行模型文本和以下命令后，我得到了错误

jags.model 中的错误（mod，n.chains = 1，n.adapt = 1000，data = list（wt = 1:2
，：节点 dnorm 中的错误（230.722，（a1/（a123.939^2）））
Node::setValue 中的长度不匹配

我如何将其扩展到更多观察？

这是我们的第一个模型：

现在我们被要求将 alpha 添加为 Normal，具有已知的均值和未知的方差。但是如图所示，方差有一个统一的先验：

不知道怎么给模型加alpha，然后在priors中指定新参数...

语境：

我有一个 12 项风险评估，其中个人的评分为 0-4（4 是最高风险）。可以对每个人进行多次风险评估（最多 = 19，但大多数只有少于 5 次测量）。风险的基线水平因人而异，因此我正在寻找一个随机截距模型，但还需要反映风险的动态性质，即添加“时间”作为随机系数。

结果是二进制的：

• 在测量级别发生的进一步犯罪 （FO.bin），这意味着我基本上是在查看 12 项中的一项或多项发生了哪些动态变化，以及它们如何导致个人在此期间再次犯罪测量之间

最终，我主要想做的是根据其他人（具有相同特征的人）的评估历史、背景因素和可能随时间变化的因素来预测个人将来是否会犯罪。  

目标：

我希望通过添加时变（级别 1）和时不变（级别 2）预测器来添加到我的“基本”模型中：

• 时变包括围绕刑事司法程序的虚拟变量，例如不合规、上法庭和在押时间。这些被反映为在两次评估之间发生的“事件”

• 时不变包括虚拟变量，例如女性、非白人，以及连续预测变量，例如首次进攻时的年龄2 个预测变量，包括存在交互和交叉交互的位置。然而，增强模型的复杂性正在引发各种警告消息，包括关于未能收敛的警告消息。因此，我觉得使用 Rjags 切换到贝叶斯框架是合适的，这样我就可以对我的发现更有信心。 

问题：

基本上它是一种翻译。这是我基于时间和使用 lme4 进行风险评估的 12 个项目的“基本”模型：

这是我尝试将其转换为 BUGS 模型：

查看输出，我的直觉是我没有添加时间的变化系数，到目前为止我所做的只是相当于

如何调整我的 BUGS 代码以将时间反映为不同的系数，即 Basic_Model1 ？ 

根据我设法找到的示例，我知道我需要在 J 循环中进行额外的规范，以便我可以监视 U[j]，并且需要更改 logit 语句的第二部分涉及时间，但它到了我看不到树木的地步！

我希望比我更专业的人可以为我指明正确的方向。最终，我希望通过添加额外的 1 级和 2 级预测器来扩展模型。使用 lme4 查看了这些内容后，我预计必须指定交互跨级别交互，因此我正在寻找一种足够灵活的方法来以这种方式扩展。我对编码很陌生，所以请对我温柔一点！

我是 R 和 JAGS 的新手，甚至没有编程经验。

我正在尝试为某些数据设置分层模型，但出现此错误：

在运行下面的代码结束时。我究竟做错了什么？我怎样才能避免错误？

我目前正在尝试将我老板最初用 R/rJAGS 编写的程序翻译成 Python/PyMC3，部分是因为他想看看这是否是 python 可以做的事情，部分是因为我想学习如何做这种事情，知道这似乎是件好事。我已经在 PyMC3 中得到了一个线性拟合模型，但我在尝试复制审查位时遇到了困难。

R 程序读入一个表格，每行具有三个 y 值，用于三个特定的 x 值，这些 x 值在整个数据集中是恒定的。每个 y 值也有一些与之相关的误差。如果是这样，那么我有一个 PyMC3 模型可以做到这一点；这是我为它设置的玩具模型：

上面的模型是从我在网上找到的例子中拼凑起来的，它在一条线上生成点，添加一些噪音和一些“错误”，然后对有错误的噪音点进行拟合。之后，它会获取斜率的中值以及与之相关的一些错误。

但现在我需要能够解释这些有时会弹出的审查点。在这种情况下，某些 y 值可能未被检测到，因此该点的值被视为审查限制，然后将该点设置为 NaN，但仍与该点相关联的错误。处理此问题的 R 代码模型（另存为 lin_regress_model.bug）如下所示：

以下是它可能会获取的数据示例：

所以所有这些都被传递到了 jags 模型中，它能够适应这些被审查的数据，但我终其一生都无法弄清楚如何将该位转换为 PyMC3 语言。听起来这里的 dinterval 函数可能类似于 PyMC3 中的 Uniform，但我真的不知道该怎么做，因为我不能直接翻译公式行（R 中波浪号本身的概念仍然是对我来说有点奇怪）。

如果有人可以帮助我，将不胜感激。据我所知，PyMC3 甚至可能无法实现，或者它很容易，我只是错过了一些东西。无论如何，我已经把头撞在墙上好几天了，所以我认为此时最好寻求帮助。

在使用 Jags 和 Rjags 时，我是个新手。

我一直在努力让这段代码正常工作，但我不知道它给了我错误。

错误：节点 nuless2 中的错误
无效的父值

我四处看看问题所在并阅读了大部分讨论，但我看不出任何原因。

如果有人能告诉我我的愚蠢错误在哪里，那就太好了。

另外，我对 JAGS 很陌生，想知道系统的流程是如何工作的。例如，当我定义y ~ dt()时，我还为 提供数据y。通过这样做，我是否告诉系统这就是数据以及dt()需要使用这些数据“验证”的所有参数？对这样的系统有更深入的了解会很棒。

我想比较 betareg 回归与使用 rjags 的相同回归

下面我试图用 rjags 做同样的回归

我在这条线上得到一个错误

你能建议吗

(1)如何修复错误

(2)如何设置beta回归的先验

谢谢你。

我有一个 runjags 对象，它有两条混合得很好的链（链 1 和 3），一个没有混合得很好（链 2）。如何修剪 runjags 对象以仅包含链 1 和 3？

这是一个使用 runjags 生成 JAGS 模型的可重现示例（尽管这里的链混合得很好）。

实现此目的的一种方法是将 runjags 对象转换为 a mcmc.list，然后使用以下代码删除链：

但是，一旦在这个方向上转换，数据就不能放回 runjags 格式。我真的很想要一个将输出保持为 runjags 格式的解决方案，因为我当前的工作流程依赖于 runjags 摘要输出生成的格式。