问题标签 [winbugs]

我有一个与调用 BUGS 的 R 代码相关的问题。我已经在 WinBUGS 中运行了模型，它运行良好，给了我预期的结果。下面是当我有 Y 的单一结果或单变量数据时使用的自动化代码。现在我想将它用于多种结果。我尝试了另一种读取数据的方式。有 2 个从 csv 文件中读取的用于测试的模拟。不确定在代码中的何处指定，以便可以针对 2 个结果而不是一个结果重复相同的过程。setwd("C://Tina/USB_Backup_042213/Testing/CSV")

警告消息：1：在 bugs.output[sim] <- bugs(data = list(Y = as.matrix(Y), Nf = 5, : 要替换的项目数不是替换长度的倍数 2：在 bugs 中.output[sim] <- bugs(data = list(Y = as.matrix(Y), Nf = 5, : 要替换的项目数不是替换长度的倍数

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？

我试图估计当动物被移除并且检测时间和空间发生变化时，在多个观察期内从 n.sites 检测到动物的概率。如果我在 5 个观察期内做这样的事情，它会起作用：

时间 2 的概率取决于时间 1 的概率，时间 3 的概率取决于时间 1 和时间 2 的概率。如果我只在 5 个时间段内执行此操作，那么写起来没什么大不了的这个出来。但是当我得到 10、15、20 多个时间段时，写出来是相当混乱的。我觉得应该有一种方法可以编写此循环而无需输入每个步骤，但我就是想不出该怎么做。也许附加索引或其他控制语句或电源功能。如果 p[i] 在每个 jth 观察中都相同（即 p[i,1] = p[i,2] = p[i,3] 等），它将是：

任何建议将不胜感激。

这是 BUGS 语言代码。我在 R 中工作并通过 rjags 包将代码发送到 JAGS。BUGS、R 或伪代码将适合我的目的。

这是模拟问题的R代码：

谢谢你的帮助。担

I get "this chain contains uninitialized variables" when I load inits for 3 chains with the attached model. I hit "gen init" to keep going on. Is that a right thing to do? It does not happen with fixed model but tend to happen with random models. Please advise.

我正在使用 R2WinBugs 进行几次贝叶斯分析，因此我可以将它们放入 for 循环中。它运行良好，R 调用 WinBugs，然后开始模拟，完成后保存结果并开始下一个分析。当我通常使用没有 R 的 WinBugs 时，我可以监视更新屏幕中已经完成的模拟，因此我大致知道它的速度以及完成需要多长时间。我的问题是：R2WinBugs 是否有一个选项，或者可能是不同的包，在 for 循环中调用 WinBugs 并仍然强制 WinBugs 显示所取得的进展？

我希望我的问题很清楚:)

我正在尝试使用 R 包“BRugs”来实现 Gibbs 采样器，但是产生汇总后验统计数据的函数，例如 samplesStats()，只返回平均值和中位数。是否可以提取后验模式？

我是 WinBUGS/OpenBUGS 的新手，在调试我的代码时遇到了困难。

有谁知道 BUGS 模型的潜在错误消息列表及其简单英语的含义？

这与我在 CrossValidated中发布的问题相同，有些人认为它离题了。所以，我在这里复制它：

我正在使用R2WinBUGSR 的“批处理模式”在 WinBUGS 中处理多个数据集。偶尔会发生陷阱，主要是由于参数错误（我猜），我设法避免整个 R 脚本停止使用try，并自动重试。然而，当这种情况发生时，我必须手动关闭 WinBUGS 才能让 R 脚本继续运行。

有没有办法让 WinBUGS 在陷阱发生时自动退出？

我希望有人可以帮助在 OpenBUGS 中拟合非线性模型。这个问题有点不适，但我们有很多数据。

我们有一个陷阱网络，可以在映射树木的森林地块中收集落叶。

我试图通过拟合以下模型来确定树直径和枯枝落叶产量之间的异速生长关系：

在距离直径为“DBH”厘米的树“z”米的位置收集的预期垃圾量

但是，我们的陷阱数据包含来自多棵树的输入。

数据格式如下：

我在这方面取得了进展，并多次更新了帖子。我已经能够运行 Gibb 的采样器，但没有得到令人满意的混合和不合理的结果。观察到的垃圾值以 10 克为单位，但我估计 <10^-7 g 垃圾输入。

因为我希望所有参数都取正值，所以我决定使用 gamma 先验。我认为问题在于先验。我的意图是使用无知的先验，但我有一个模糊的想法，即参数将采用以下值： alpha = 2 : 20 Beta = ~2 gamma = .2 delta = .02

我正在使用 OpenBUGS 和 R package 研究二项式混合模型R2OpenBUGS。我已经成功地构建了更简单的模型，但是一旦我为不完美的检测添加了另一个级别，我就会一直收到错误variable X is not defined in model or in data set。我尝试了许多不同的方法，包括更改我的数据结构和将我的数据直接输入 OpenBUGS。我发布此消息是希望其他人有此错误的经验，并且也许知道为什么 OpenBUGS 无法识别变量 X，尽管据我所知它已明确定义。

我也遇到了错误expected the collection operator c error pos 8——这不是我之前遇到的错误，但我同样感到困惑。

模型和数据模拟功能均来自 Kery 为生态学家编写的 WinBUGS 简介 (2010)。我会注意，这里的数据集是代替我自己的数据，这是相似的。

我包括构建数据集和模型的功能。为篇幅道歉。

这是模型：