问题标签 [runjags]

我正在尝试使用该runjags包运行 JAGS 并生成自定义图 - 更改链的颜色（完整的模型代码在问题https://stats.stackexchange.com/q/62006/5509中）：

但似乎不可能更改绘图参数。在 ?runjagsclass他们写道：

plot 方法生成迹线和密度图（请注意，这些是预先绘制的并存储在 runjags 对象中，因此通常的点阵或绘图函数选项不可用）。

这似乎已经在run.jags通话中制作了情节！但这似乎也不允许更改绘图选项。

问题：

1. 如何更改绘图参数，例如链色？

2. 他们为什么要在run.jags已经创建情节？通常设计良好的应用程序会将逻辑（模型计算）和输出分开。有什么特别的原因吗？

我正在尝试使用新包runjags运行 JAGS ，因为R2jags 有一个错误（完整的模型代码在问题https://stats.stackexchange.com/q/62006/5509中）：

它作为一个魅力，但这个包的缺点是函数runjags返回的对象run.jags已经与准备好的图表和输出捆绑在一起并且太大了。只是为了比较，对应的 .Rdata 文件的大小（2 条链，每条链保存 500 次迭代，总共 1000 次迭代）：

• runjags对象 - 1.2 MB
• R2jags对象 - 212 KB
• mcmc.list对象 - 33 kB

该runjags对象是巨大的，但我必须存储它以便以后能够runjags在模型上使用接口。

这个问题的任何解决方法？

我正在使用Runjags包run.jags的功能。问题是即使对于不需要它的模型也会强制适应阶段。我想让 JAGS 自己决定适应阶段的必要性和默认长度（有些模型确实需要适应阶段，有些则不需要）。然而，即使对于显然不需要它的模型，包装器也会强制自适应阶段默认为 1000 次迭代。run.jagsrun.jags

可重现的示例来说明此问题：

现在，如果您查看输出 R2jags::jags，这个模型实际上不需要适应并且调用adapt什么也不做，可能是因为让 JAGS 决定它（更多信息在这里）。而run.jags强制对此模型进行（不必要的）调整，因此需要更多时间来运行。它为适应进行 1000 次迭代，然后为老化进行 1000 次迭代，然后为样本进行 1000 次迭代：

如何让 JAGS 在运行时决定适应阶段run.jags？

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）。

psrf = 1.0047Runjags对显然存在收敛问题的链的报告非常低：

当我尝试计算psrf使用尾声时，我得到的结果看起来更合理：

那么为什么psrfrunjags 的报告如此之低呢？这是runjags的问题，还是我做错了什么？

我在 R 3.1.0 中使用当前版本的 runjags (1.2.1-0)。

编辑：在创建摘要期间，我收到了警告 - 很抱歉之前没有提到它们：

我从 JAGS 收到以下错误：

仅从这些信息中很难找出那里发生了什么。这是由这部分代码引起的：

Y[107]打印出节点的父值（即节点）会非常有用pi[107,]！这会给我非常明确的反馈，在哪里寻找错误！JAGS有这样的方法吗？

在 JAGS 手册的第 3.2 章中，JAGS 谈到了留下一些有用的jags.dumpN.R文件：

如果模型编译和初始化正确，但在更新过程中发生错误，则模型的当前状态将转储到名为 jags.dumpN.R 的文件中，其中 N 是链号。然后，您应该将转储的数据加载到 R 中，以检查发生错误时每个链的状态。

但是，我不确定这是否适用于我的情况。所以我试图获取转储文件。由于我使用runjags::run.jags()的是运行 JAGS，因此我尝试在调试模式下运行它：

不幸的是，目录中没有包含任何有用信息的转储或文件 runjagsfiles_3。

有没有办法从 JAGS 中获取那些“无效的父值”？

我正在使用 JAGS 3.4.0。

PS：我故意不在这里提交我的完整模型代码。我的问题是关于 JAGS 的一般性问题，而不是为什么我的模型不起作用。

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。

我的模型因以下错误而失败：

我做了一些诊断，发现链 3 中的初始值存在问题。但是，这种情况有时会发生。在这种情况下，有没有办法告诉run.jagsJAGS 自己重新尝试并重新运行模型？例如，告诉他再做 N 次尝试正确初始化模型。那将是非常合乎逻辑的事情，而不仅仅是失败。还是我必须手动做一些tryCatch事情？

PS：请注意，我目前正在使用run.jags从 R 运行 JAGS。

我正在使用 runjags 并试图为我的模型获取 DIC。

我知道如果我打印 runjags 对象，它将返回包含 DIC 的模型摘要，但我的模型有很多变量，因此计算摘要统计信息需要很长时间。当我使用summarise=FALSEDIC 时不返回。

我试过使用：extract(runJagsObj, what='dic')

但它返回此错误消息： "Error: Please supply column name"

有没有办法在摘要信息中查看 DIC 而不必计算每个变量的摘要统计信息？或者为什么提取不起作用？

method=parallel如果这是有用的信息，我正在使用。

我summarise = TRUE在函数中设置run.jags，然后将输出对象保存为save(out, file="out.RData").

当我稍后加载此对象时，我可以检索摘要、绘图等。

但是，当我使用完全相同的代码并运行模型，并将输出保存在 Linux 集群上，然后在 Windows 中加载对象以使用它时，摘要和绘图不可用。当我输入summary(out)、print(out)、plot(out)或add.summaries(out)时，我收到以下错误消息：

错误：提供的 runjags.object 无效；必须提供 runjags 函数的输出（具有类“runjags”）

这即使class(out)返回"runjags"。

事实上，names(out)这表明输出中不包含摘要（以及许多其他内容）。帮助文件确实表明默认情况下包含摘要/绘图等。

在 Linux 中运行模型是否存在以下问题：1）阻止生成摘要，或 2）弄乱输出对象的类？

我当然可以使用 coda 包并做out2 <- as.mcmc.list(out)，然后我可以使用 coda 函数来处理输出。