JAGS 설명서를 읽었으나 JAGS/R2JAGS 모델의 여러 매개 변수에 동일한 이전 배포를 할당하는 방법을 찾지 못했습니다. 예를 들어, 현재 나는 다음과 같은 코드를 많이 반복해야 : reg.model <- function() {
# Model structure
for(i in 1:N){
Y[i] ~ dnorm(mu[i], p
가 나는 R의 가격 인하를 작성하려고 할 때마다 다음과 같은 오류 메시지가 RJAGS. 내가 가지고있는 코드 조각은 다음과 같습니다. library(R2jags)
setwd("~/[...]")
getwd()
#Model:
sink("model1.txt")
cat("
model
{
for(i in 1:N){
알려진 매개 변수를 사용하여 모델에서 데이터를 생성하기위한 도구로 JAGS를 오용 할 수 있습니까? 시뮬레이션 연구를하고 R에서 개발 한 모델의 힘을 테스트하기 위해 미리 정의 된 모델에서 데이터 포인트를 샘플링해야합니다. 불행히도 모델은 다소 까다 롭습니다 (AR 및 VAR 구성 요소가있는 계층 구조) R에서 직접 데이터를 시뮬레이트 할 수 없었습니다.
나는 물류 모델을 rjags로 실행하고 있지만 오류는 항상 발생하며 (아래 참조) 내 코드에 필요한 모든 것이 포함되어있어 논리적이므로 느낄 수 있습니다. 제 코드의 실수를 감지하지 못합니다. 당신의 도움을 기대 #loading the data
data("ro")
?ro
str(ro)
Ntotal<-dim(ro)[1]
modelstring2
폴링 데이터를 분석적으로 만 사용하는 대신 베이지안 추리를 사용한다고 들었습니다. 그러나, 나는 문제가있다. 당사자를위한 사전 배포에 대한 추측을 담은 작은 데이터 세트가 있으며 투표 데이터가 있습니다. 어떻게 깁스 시뮬레이션에서 가장자리를 얻을 수 있습니까? prior <- a <- c(.30, .15, .15, .10, .10, .08, .12)
p
저는 JAGS를 처음 사용하며 R2jags 패키지를 통해 R에서 모델을 실행하고 있습니다. 모델 코드 카이 제곱 차이 측정 값이 model {
....
for(g in 1:G) {
for (t in 1:T) {
...
E[g,t] <- pow((y[g,t] - eval[g,t]),2)/eval[g,t]
...
저는 Christensen 외 교과서 "Bayesian Ideas and Data Analysis"를 진행하고 있습니다. 절단의 Winbugs에서 실행하려면 다음 코드를 붙여 관련된 책의 간단한 운동이있다 : model{ y ~ dbin(theta, n) # Model the data
ytilde ~ dbin(theta, m) # Prediction of
jags.parallel를 사용하여, 나는 다음과 같은 오류가 발생합니다 :이 > out <- jags.parallel(win.data, inits, params, "Poisson.OD.t.test.txt",
+ nc, ni, nb, nt);
Error in get(name, envir = envir) : invalid first argument
j
각 폴링 주에 대해 측정 한 다음 모델을 실행 중입니다. 각 파티마다 100 개 이상의 알파 벡터를 생성합니다. 질문 할 수 있습니다. 선 그래프를 그릴 수있는 방법으로 어떻게 비축 할 수 있습니까? model{
## measurement
for(i in 1:NPOLLS){
p1[i] ~ dnorm(alpha1[WoY[i]] + pol
내 MCMC 체인에 진단 통계를 생성하기 위해 R2jags 및 CODA를 사용하고 있지만 문제가 있습니다. 나는 다음과 같이 MCMC를 실행하려면 : modelfit <- jags(data=jags.data, inits=jags.inits, model.params, n.iter = 100000,
model.file=jags.model, mod