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我正在尝试学习如何在 WinBUGS 中拟合层次模型。作为练习，我在 R 中模拟了一些具有 3 个级别的剂量响应数据，然后我尝试将其输入 WinBUGS。

模拟设置：

• 3 级：CENTER, SUBJECT,RESIDUAL
• 20个中心
• 每个中心有20个科目
• 每个受试者都接受了 9 个剂量水平（忽略此设计的现实方面）
• 9 个剂量水平是：1, 2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, 和500
• 对数（受试者i在剂量下的反应j）=log(exp(l.E0) + exp(l.EMAX)*(Dose/( exp(l.ED50) + Dose))) + residvar
• l.E0= 0.693（固定效应）
• l.ED50= l.ED50.MEAN + RANDOM.SUBJECT.ED50 （所以一个主题特定的 l.ED50 效果）
• l.EMAX= l.EMAX.MEAN + RANDOM.CENTER.EMAX + RANDOM.SUBJECT.EMAX （所以既是中心又是主题特定的 l.EMAX 效果）
• l.ED50.MEAN= 3.22（固定效应）
• l.EMAX.MEAN= 5.706（固定效果）
• RANDOM.CENTER.EMAX ~ N(0, 1.14)
• RANDOM.SUBJECT.ED50 + RANDOM.SUBJECT.EMAX ~ MVN([0,0], [0.1036, 0.156, 0.156, 0.325]) （所以双变量正态分布，相关性为 0.85，方差分别为 0.1036 和ED500.325 EMAX）

下面我给出了我尝试过的 WinBUGS 代码和数据。该模型在语法上是正确的，但是在编译数据后，我收到了一些我不理解的错误消息。

我想知道是否有人可以告诉我：

• 如何更正我的代码
• 或者如果我对多级多元分布进行编码的尝试是错误的，并且是否有更好的方法来做到这一点。

提前感谢您的任何反馈。

克鲁，罗尔

我想包含数据，但收到了我习惯了很多字符的消息。因此，我只显示开头（带有 Wishart R 矩阵的规范）和我的数据的一个子集。

我是 Winbugs 的新用户。我正在尝试根据水养分的测量来模拟土地利用系数。先验分布（e0、e1、e2、e3、e4和k）是根据参考文献设置的。Winbugs 代码如下：

在我用 10000 次迭代运行模型后，我可以得到每个系数的后验分布。然而，后验分布与先验分布有很大不同，甚至是数据范围。我知道应该有一些差异，但通常范围应该是相同的。我非常感谢任何建议和意见。

我正在使用 WinBugs 处理分层面板数据。假设关于学校表现的数据 - 具有自变量 logp 和排名的日志。所有学校都分为三类（猫），我需要每个类别的贝塔系数（因此是 HLM）。我想在模型中考虑特定时间和特定学校的影响。一种方法是在 mu[i] 下的变量列表中设置虚拟变量，但这会变得很混乱，因为我的学校数量高达 60 所。我相信一定有更好的方法来处理这个问题。

我的 WinBUGS 代码如下。

正如您在上面的数据样本中看到的那样，随着时间的推移，我对学校有多次观察。如何修改代码以考虑时间和学校特定的固定效果。我过去使用过 STATA，我们得到 fe,be,i.time 选项来处理面板数据中的固定效果。但在这里我迷路了。

我正在使用 R2 Winbugs 在 Kery 等人 2009 年（此处为论文）之后使用调查的真实数据运行开放总体二项式混合模型。

当我第一次尝试时，我只使用一个协变量来表示我自己制作的丰度 (X1)。该模型编译并运行，但我得到“未定义的真实结果”。

如果可能的话，任何人都可以帮助我找到解决这个问题的方法吗？

我的计数数据可以在这里下载

代码如下

非常感谢你们所有人！

PS。我也尝试了一个真正的协变量 X1，但我得到了同样的错误。

我正在使用 R2WinBugs 包。我想将之前在 R 脚本中计算的两个参数传递给模型函数

但我得到这个错误

而如果我将值替换为模型函数c0yy并syy在其内部起作用..有什么帮助吗？

谢谢

我知道 WinBugs 使用精度作为参数dnorm而不是方差

我的问题是：如果我想指定先验sigma因为我知道它的均值和方差，那么使用以下模型是否正确？

提前致谢

我无法让下面的代码工作。它是一个分层的单向方差分析模型，但是当我单击数据加载时，出现的错误消息应该是集合运算符 c。这意味着什么？任何人都可以帮我处理下面的代码吗？我的数据集更大，但为了简化问题，我只在这里使用 season=4（组数）和 n=5（每组中的受试者数）。

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

我正在尝试将混合分布模型拟合到值向量，混合需要由 2 个高斯分布和 1 个均匀分布组成。我正在尝试在 Winbugs 中实现这一点。我发现了很多使用高斯混合的例子，但不知道如何添加制服。下面的代码贴目前已参数化以适合在零和一之间缩放的值向量，但我得到“节点 NSD [1] 的多个定义”，所以看来我的结构仍然是错误的。有什么建议么？

我知道这是一个以前被问过的问题，我已经查看了答案，但它们似乎不适用于我的问题。我编写了一个二项式混合模型，其中包括在 WinBUGS 中使用协变量。该模型在语法上是正确的，并且数据加载正常，但我收到错误“节点 'lambda [1] 的多个定义”。Lambda 没有在数据中定义，它的下标是为了提供每年有数据的估计值。

我的代码如下：

谁能告诉我为什么我会收到这个错误。提前谢谢了。