은 다음의 Winbugs

Question

와 후방 매개 변수의 확률을 찾는 방법

내의 Winbugs 코드가 같이

model 
{ 
    for (i in 1:N){ logit(p[i])<- alpha+ beta*x[i] 
     y[i]~ dbin(p[i], n[i]) 
    } 

    alpha~ dnorm(0,0.000001) 
    beta~ dnorm(0,0.000001) 
    pbeta<-step(beta-0) 
} 

list(N=20, 
n=c(6, 7, 6, 8, 8, 5, 6, 6, 5, 8, 6, 5, 7, 6, 6, 7,6 , 6, 7, 3), 
y=c(0,2,6,2,2,1,3,6,2,3,4,3,7,0,1,0,0,1,1,2), 
x=c(25.7, 32.3, 49.6, 35.2, 35.9, 33.2, 39.8, 51.3, 32.9, 40.9, 
43.6, 42.5, 50.4, 36.5, 34.1, 31.3, 28.3, 36.5, 37.4, 40.6)) 
list(alpha=0.1, beta=0.2) 

이 코드를 실행 한 후, 나는 알파와 베타의 사후 분포를 가지고있다. 이제 P(beta>0)을보고 싶습니다. 그들은 pbeta<- step(beta) (pbeta는 더미 변수처럼 취급됩니다 : beta=0의 경우 0, beta>0의 경우 1)을 사용할 수 있다고 말했습니다. 그러나 모델에 넣을 때 오류 알림을 받았습니다.

Answer 1

코드에 문제가없는 것을 볼 수 있으며, 나를 위해 실행됩니다. 오류 메시지는 무엇입니까?

공변량 값을 중심으로하면 MCMC 체인이 더 효율적으로 수렴되어야합니다.