在rjags中保存之前的数据
在rjags中保存之前的数据
提问于 2016-04-20 22:26:30
我在rjags中运行贝叶斯模型，我希望能够输出MCMC轨迹的曲线图，参数的后验分布(我已经可以从尾部获得)，以及后验分布与先验分布的比较。
有没有办法将您在jags model part中指定的先验保存为一个列表或某种东西，这样就不会强迫我复制并粘贴(然后以指数方式增加出错的可能性)所有具有它们自己的参数的分布？
我有下面这段代码
cat(
'model{
for(i in 1:n){
P.hat[i] ~ dnorm(pi, df/sigma2)
SS[i] ~ dgamma((df-1)/2, sigma2/2 )
R[i] ~ dbin(theta, N)
}
# relations
gam <- m*vs+(1-m)*va
theta <- (pi*beta*gam)/(gam*dt+(1-gam)*du)
# numerical values
df <- 15
# priors
pi ~ dnorm(0.05, 2)I(0,1)
sigma2 ~ dgamma(2, 0.1*df)
beta ~ dunif(0, 0.4)
m ~ dbeta(1, 4)
vs ~ dbeta(2, 9)
va ~ dbeta(2, 5)
dt ~ dnorm(0.3, 2)I(0,10)
du ~ dnorm(1.25, 2)I(0,10)
}',
file='model1.bug')我想“保存”“前科”部分。
提前感谢你的回答！EM
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-04-25 03:30:11
简短的答案是no - JAGS (和BUGS)没有明确区分您定义为先验的内容和模型中的其他分布，因此没有办法要求JAGS提供关于模型的特定部分的信息。查看先前分布的通常方法是在R中分别绘制(或总结)它们。
但是，有一个技巧可以与您的模型一起工作，以获得您想要的:将循环的上限索引(n)设置为0(在数据中)。这将导致JAGS完全忽略该for循环中的所有内容，有效地删除模型的可能性成分，只留下先验。如果您监视pi、sigma2等，您应该会看到这些参数的先验分布。由于没有计算的可能性，您还应该看到模型运行得更快！不过，您确实需要运行该模型两次(一次用于先验数据，一次用于后验数据)。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36749571
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