run.jags 데이터 검색 환경

Question

데이터 블록 및 데이터 = 인수가있는 모든 모델에서 run.jags()에서 직관력이 떨어집니다. 실제 모델에서는 run.jags에 데이터 인수를 사용하지만 데이터 블록에서 사용 된 모든 것이 있는지 환경을 검색하는 것으로 보입니다. 내가 호출 환경에서 변수 "Y"를 만들 경우, 그러나

> run.jags('trivial.jags',data=list(y=c(5,5,5,6)),monitor=c('ylen','mu')) 
Error: The following error was obtained while attempting to parse the data: 
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'y' not found 

: 내가 지금처럼 실행하면

data { 
    ylen <- length(y) 
} 
model { 
    for (i in 1:ylen) { 
     y[i] ~ dnorm(mu,1) 
    } 
    mu ~ dnorm(0,1/10^2) 
} 

, 나는 오류가 발생 : 여기에 아주 간단한 모델의 예입니다 그것은 사용되지만, 아주 이상한 방법 :

> y<-c(-1,-1,-1) 
> run.jags('trivial.jags',data=list(y=c(5,5,5,6)),monitor=c('ylen','mu')) 
Compiling rjags model... 
Calling the simulation using the rjags method... 
Note: the model did not require adaptation 
Burning in the model for 4000 iterations... 
    |**************************************************| 100% 
Running the model for 10000 iterations... 
    |**************************************************| 100% 
Simulation complete 
Calculating summary statistics... 
Note: The monitored variable 'ylen' appears to be non-stochastic; it will not be included 
in the convergence diagnostic 
Calculating the Gelman-Rubin statistic for 2 variables.... 
Finished running the simulation 

JAGS model summary statistics from 20000 samples (chains = 2; adapt+burnin = 5000): 

    Lower95 Median Upper95 Mean  SD Mode  MCerr MC%ofSD SSeff AC.10 psrf 
ylen  3  3  3  3  0 3  --  -- -- --  -- 
mu 3.8339 4.9742 6.0987 4.9747 0.57625 -- 0.0040089  0.7 20661 0.011 1.0001 

그래서 당신은 3에 도착, 길이를 계산하는 호출 환경에서 Y를 사용하는 것으로 나타나지만 데이터에서 y 값을 사용하는 것을 볼 수있다 실제 데이터 목록, mu = 5에 도착했다.

rjags를 사용하면 실제 모델과 데이터 블록의 파생 변수 계산에 data = 인수를 사용하여 예상대로 작동합니다.

이것은 runjags의 버그입니까? 데이터 블록의 계산을 위해 run.jags()에 data = 인수를 사용하려면 어떻게해야합니까?

난에이 시도 runjags_2.0.3-2 및 runjags_2.0.4-2

Answer 1

예이 이제 다음 버전에 대한 귀하의 명확하고 재현 예 덕분에 해결 될 것 runjags의 버그가 있습니다! 문제의 근본 원인은 데이터 목록 (JAGS에서 사용되는 데이터 블록과 다른 점)을 포함 할 수있는 버그 모델 텍스트와의 호환성을 유지하려고하는 것입니다.

그동안 가능한 해결 방법은 R에서 ylen을 계산하여 데이터 목록의 JAGS에 전달하거나 (모델 자체에서 # 데이터 # 구조 참조) 모델에서 length (y)를 사용하는 것입니다 직접 예 : 도움이

model { 
for (i in 1:length(y)) { 
    y[i] ~ dnorm(mu,1) 
} 
mu ~ dnorm(0,1/10^2) 
} 

희망,

매트