OpenBUGS가 WinBUGS에서 수렴하는 모델에서 수렴하지 못합니다. 정밀도 제한? 내가 <code>BRugsFit</code> (<code>coda=T</code>와 함께)를 사용하여 R에서의 Winbugs에서 잘 작동 코드와 데이터를 실행하려고하면이 게시물의 제목으로

Question

, 나는 이러한 오류를 얻을 말한다 :

Error in glm.fit(x = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, : 
    NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) 
In addition: Warning messages: 
1: glm.fit: algorithm did not converge 
2: glm.fit: algorithm did not converge 
3: glm.fit: algorithm did not converge 
4: glm.fit: algorithm did not converge 
5: step size truncated due to divergence 

난에 tail() 작업을 수행 할 때 코다 객체, 나는 같은 번호를 반복해서 얻는다. 반면 WinBUGS를 실행하고 코다를 저장 한 다음 R에로드하면 기대했던 것과 같은 확률적인 변형이 생기고 컨버전스에 대한 경고는 표시되지 않습니다.

내 모델은 Logistic-Makeham 배포판의 매개 변수에 대한 사후를 찾기 위해 '1 트릭'을 사용합니다. 여기

model { 
    for(i in 1:n){ 
      ones[i]<-1; 
      # here I pre-calculate two quantities that occur several times 
      # in the PDF, to save a little processing time 
      expbx[i] <- exp(b*x[i]); expbx1[i]<- 1/(1+sd*(expbx[i]-1)); 
      # below is the actual PDF 
      p[i]<-(c+a*expbx[i]*expbx1[i])*exp(-c*x[i])*pow(expbx1[i],1/s); 
      # the ones trick 
      ones[i]~dbern(p[i]); 
    } 
b~dunif(0,1); d~dexp(1); c~dexp(1); s.raw~dflat(); 
    # a (lambda) parametrized this way because it comes out more accurate 
    # s forced to be > 0 
    a<-b*d; s<-abs(s.raw); 
    # NOT a standard deviation, just s times d, to save processing time 
    sd<-s*d; 
    # I save all the parameters I'm interested in to one vector, for convenient 
    # viewing of them all in the same window. 
    out[1]<-a; out[2]<-b; out[3]<-c; out[4]<-s; out[5]<-d; 
} 

내 데이터의 전형적인 예입니다

list(n= 148 ,x=c(1246,1175,1048,1169,1043,802,543,719,1296,817,1122,542,839,443,1536,700,834,232,596,1096,1118,957,974,1031,1149,1044,1108, 
519,677,569,952,1243,970,1736,1262,1026,979,1543,1029,761,533,540,511,1150,1589,1169,1029,1248,1572,638,731,525,968,1467,1596,1077,712,1603,1 
203,991,37,1775,893,993,913,1487,1186,1381,977,1247,857,786,615,733,1206,1059,1508,569,1205,754,886,1099,843,599,780,1294,1603,1242,883,1320, 
507,1097,1193,218,1362,1181,1118,453,1291,972,787,1061,1097,1100,1117,1174,596,1305,1071,940,919,999,1209,1043,1161,1016,1025,750,423,732, 
1389,907,1184,1275,944,1209,1073,1098,1348,976,817,557,211,961,880,1039,1287,736,1400,1757,1355,977,198,689,853,1251,767,768)) 

... 전형적인는 inits

list(d=0.001738,b=0.0009672,c=0.002451,s.raw=0.001511) 
list(d=0.006217,b=0.005596,c=0.00777,s.raw=0.007019) 
list(d=1.504E-05,b=4.825E-06,c=2.172E-07,s.raw=6.104E-05) 
list(d=0.3011,b=0.03552,c=0.1274,s.raw=0.2549) 

(I 20 숱이 4 개 체인, 번인 2000, 20000 반복 사용)

OpenBUGS는 WinBUGS보다 더 적은 유효 자릿수로 반올림합니까? 그렇다면 설정을 변경하여 그 작업을 중단 할 수 있습니까? 이 내 임시 답변의 조합이 될 것으로 보인다

Answer 1

...

• fg에 bugsInits() 및 bugsData() 명령에 대한 format 인수를 설정.
• 매개 변수가 매우 작 으면 (로그 눈금의 음수 두 자릿수에서) 역수 (또는 다른 적절한 변환)가 샘플링되도록 이전 분포를 모방합니다.
• 큰 간격 (내 경우에는 80)과 많은 반복을 사용합니다. OpenBUGS는 현재 과잉 휴식을 지원하지 않습니다.
• 일부 변수가 범주 형인 경우 연속 변수와 동일한 요약에 포함하지 마십시오. 오버 휴식을 끄는 제안 응답자으로

: 문제는 내가에 그것을 를 켤 수 없습니다, 그리고없이 반복 영원히 걸릴 것입니다. 그러나 그것이 현재로서는 유일한 선택 인 것 같습니다. WinBUGS 매뉴얼이이 기능을 사용할 때주의해야 할 점에 대해 더 구체적으로 설명하기를 바랍니다. 오 잘, 나는 결국 그들이 인용 한 논문을 읽을 필요가 있다고 생각한다. 하지만, OpenBUGS에서도이 기능을 사용할 수 없기 때문에 현재는 반 (semi-moot) 상태입니다.

나는 내 질문을 잠시 동안 남겨 둘 것이다. 누군가가 내가 생각해 낸 것보다 더 좋거나 더 상세한 대답을 가지고있을 경우에 대비해.