jags

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jags.parallel - GET (이름, envir = envir) 오류 : 유효하지 않은 첫 번째 인수

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

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R에서의 베이지안 ANCOVA (jags를 통해)

JAGS를 사용하는 R에서 이분 산성을 고려한 베이지안 ANCOVA를 구현하려고합니다. 그러나 베이지안 회귀 분석과 분산 분석에 대한 여러 자습서를 거쳤음에도 불구하고 JAGS 파일을 준비하는 방법을 이해할 수 없습니다. 여기 내 코드는 지금까지 있습니다 : y1 = rexp(57, rate=0.8) # dependent variable x1 = hi

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이 모델이 다른 샘플을 반환하는 이유

나는 잼 (Jag)을 사용하고 있으며 두 개의 다른 모델을 정의하여 매개 변수 쎄타를 추정했습니다. 왜이 두 모델은 theta 1과 theta 2의 다른 샘플을 반환합니까? 누군가 나를 도울 수 있니? #MODEL 1 model { for (i in 1:nFlip) { y[i] ~ dbern (theta[ mdlI ]) }

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벡터의 오류 ("list", n.chains) : 'length'인수가 올바르지 않습니다.

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

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JAGS의 for 루프는 상한이 0 일 때 어떻게 파싱됩니까?

"for (i in 1 : n)"의 for 루프 시퀀스가 n = 0 일 때 구문 분석되는 방식에 관심이 있습니다. 1 : n이 c (1, 0)을 제공하므로 for 루프가 인덱스 1과 0, 또는 for 루프를 건너 뛰었습니까? 예 : 10 개 그룹의 관찰 결과가 있다고 가정 해 봅시다. 정상 및 t- 분포로 각각 모델링 한 기본 및 특수 관측치가 있습니다

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각 반복마다 함수가 증가 할 때 for 루프를 작성하는 방법은 무엇입니까?

동물을 제거하고 시간과 공간에서 탐지가 바뀌는 여러 관찰 기간에 걸쳐 동물을 동물로부터 탐지 할 확률을 계산하려고합니다. 시간 2에서 for(i in 1:nsites){ mu[i,1] <- p[i,1] mu[i,2] <- p[i,2]*(1-p[i,1]) mu[i,3] <- p[i,3]*(1-p[i,1])*(1-p[i,2])

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JAGS/BUGS에서 각각의 새 시간 지점에서 업데이트 된 후부 생성 방법

자습서/예를 찾는 데 어려움을 겪었으므로 다음과 같은 질문을하고 싶습니다. 나는 Xi를 측정 한 변수 Xi를 사용하여이를 보여주고 싶었습니다. 각 추가 측정은 X의 분포 예측이 더 엄격 해집니다. 물론 1 : 2 1 : 3 1 : 4 등으로 모델을 재실행 할 수도 있습니다. 그러나 이것은 지루합니다. 내가 알고 있었던 어떤 계단식 코딩이 있었으면한다. #-

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간격 검열 데이터에 대한 dinterval()?

저는 JAGS에 익숙하지 않고 중단 된 데이터에 대해 dinterval()이 JAGS에서 작동하는 방식을 이해하려고합니다. 나는 각각의 데이터 포인트 (실제 값이 아님)에 대해서만 상한선과 하한선을 가진 거친 데이터를 모델링하고있다. 일부 상위 및 하위 경계를 각 지점에 대해 : 여기에 내가이 일을해야한다고 생각하는 방법의 간단한 예입니다 > head(li

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burnin과 thinning을 지정할 때 JAGS/BUGS가 얼마나 많은 반복을 저장합니까?

JAGS 및 BUGS에서 모델을 실행하는 세부 사항에 대해 빠른 질문이 있습니다. n.burnin=5000, n.iter=5000 및 thin=2으로 모델을 실행한다고 가정 해보십시오. 이것은 프로그램이 다음을 의미 함을 의미합니다. 5,000 회 반복 실행하고 결과를 버립니다. 그리고 나서 다른 10,000 번의 반복을 실행하십시오. 단 두 번째 결과 만

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데이터와 이전 데이터를 정확히 통합하려면 어떻게해야합니까?

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