问题标签 [winbugs]

我的winbugs代码如下：

运行此代码后，我得到了 alpha 和 beta 的后验分布。现在我想看看P(beta>0)。他们说我可以使用pbeta<- step(beta)（pbeta 被视为虚拟变量： 0 ifbeta=0和 1 if beta>0）。但是当我把它放在模型中时，它给了我一个错误通知。

由于WinBUGS和R对数组的数据组织方式不同，那么在使用R2WinBUGS的时候应该如何组织数据才能保证顺序正确呢？谢谢！

我在 R 中运行 R2WinBUGS 时遇到错误。这是可重复性的代码。

所以现在我读到了 2 个模拟数据集，它们看起来像

我的下一步是在这些数据集上运行一个多元 logit 正态模型，并为这些模拟数据集自动执行此过程。这是模型声明：

我正在尝试使用以下代码在 R2WinBUGS 中运行它

任何建议都会有所帮助。谢谢！

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）：

R2WinBUGS 包有一个名为write.model(). R 包 rjags 没有我知道的这种功能。write.model创建一个临时文本文件，WinBUGS 可以将其作为模型读取。

我知道我可以进入write.model控制台查看函数，但是这个函数似乎调用了我以前从未见过的函数，并且无法在其中搜索help()（例如，replaceScientificNotationR显然是一个函数）。

我看到这篇文章描述了一些这样做的方法，但如果可能的话，我宁愿不必使用引号（只是为了保持我的语法突出显示），并且评论建议“复制 write.model 函数”应该可行。

有人做过吗？

所以我认为下面的代码可以在 OpenBUGS 中工作，但它给了我一个“节点 Z 的多个定义”错误。

即使我替换Z <- round(X)为Z <- X我继续得到同样的错误。从这个事实我们可以推断出错误是由于对可观察变量使用逻辑赋值造成的，特别是错误不是由于round()操作造成的。

为什么BUGS不允许这样做？另外，在这种情况下有什么好的解决方法？这是我想要实现的更通用的版本，它本质上是对带有墙壁的离散高斯进行建模（截断）：

从本质上讲，我想Z与带有“墙”（截断）的离散高斯分布，我想mu从Z. 我想我可以尝试将其Z设为分类变量并估计参数，但这在理论上似乎很痛苦。我可以使用一些 BUGS 技巧来获得我想要的模型吗？

我很难在我的 OpenBUGS 模型中减去两个向量。下面代码的最后一行不断给出错误“预期的右括号错误”：

如果我将该行更改为K[i,j+1] <- sum(ve[,i]) - sum(ve[,j])，则模型可以正常工作，但这不是我想要做的。我想按元素减去。

我在 SO 上搜索了 OpenBUGS，但只有几个不相关的主题：

OpenBUGS - 未定义变量

OpenBUGS：伯努利分布中的缺失值

在 Stats Stack Exchange 中有这篇文章很接近，但我仍然无法在我的模型中实现它：

https://stats.stackexchange.com/questions/20653/vector-multiplication-in-bugs-and-jags/20739#20739

我知道我必须编写一个 for 循环，但这肯定让我很头疼。:)

我尝试将该行更改为：

其中“p”是每个“ve”中的行数。现在我不断收到错误“节点 temp[1] 的多个定义”。

我绝对可以使用一些帮助。将不胜感激。

向所有人致以最诚挚的问候，并在此先感谢！

PS：我想在这个问题中添加标签“OpenBUGS”，但不幸的是我不能，因为这将是一个新标签，而且我没有足够的声誉。我改为添加“winbugs”。

我在调用 R2OpenBUGS 时遇到问题。我怀疑它可能很容易修复，但我无法找到解决方案。

我的电话看起来像这样：

我得到的错误如下：

现在 OpenBUGS 甚至没有打开，所以没有写入日志文件。我不确定发生了什么，因为这就是我必须要做的。它正在查找 OpenBUGS 可执行文件，并且正在查找模型文件，因为这些是我之前遇到并已修复的错误。

有什么想法吗？

我很难找到这方面的教程/示例，所以想问：我有一个变量 Xi 被测量了 i 次，我想表明，随着每次额外的测量，X 分布的预测变得更加紧密。当然，我可以继续以 1:2 1:3 1:4 等重新运行模型。但这很乏味。我希望有一些我不知道的逐步编码。

任何人都知道一种方法来指定模型以根据当时可用的数据在每个时间点估计 pred.x 吗？

我正在寻找一些帮助来编写 WinBUGS 中的椭圆方程。我需要在我的数据中使用 p1 形成一个双变量椭圆。我尝试将方程用作 (X-mu)'sigmainverse(X-mu)，其中 X 是二元正态变量，mu 是均值向量，sigmainverse 是 var-covariance 矩阵的逆矩阵。在我的示例中，p1 是具有平均 gamma 和逆 sigma2 矩阵的双变量正态变量。双引号内是我所做的，但它不起作用。下面是 WinBUGS 代码：