错误使用来自R

代码WinBUGS软件是以下几点：错误使用来自R

require(BRugs) 
require(R2WinBUGS) 
model<-function(){ 
    for(i in 1:N){ 
    y[i] ~ dnorm(x[i], sigma.y) 
    } 
    x[1] ~ dnorm(theta[1], sigma.y) 
    theta[1] <- 0 
    for(j in 2:N){ 
    x[j] ~ dnorm(theta[j], sigma.x) 
    theta[j] <- b*x[j-1] # this row wrong, 
# it would be right when I set theta[j] <- 1*x[j-1] 
    } 
    a ~ dunif(0, 1) 
    b ~ dunif(-1, 1) 
    sigma.y ~ dgamma(0.1, 0.1) 
    sigma.x ~ dgamma(0.1, 0.1) 
} 
data <- list(N <- 100, y <- rnorm(100)) 
data=list(N=100,y=rnorm(100)) 

inits=function(){ 
    list(sigma.x = rgamma(1,0.1,0.1), sigma.y = rgamma(1, 0.1, 0.1), a = dnorm(1, 0, 1), b = dnorm(1, -1, 1)) 
} 
parameters=c("a", "b", "x") 

write.model(model, con = "model.bug") 
modelCheck("model.bug") 
# model is syntactically correct 
ret.sim <- bugs(data, inits, parameters, "model.bug", 
       n.chains = 1, n.iter = 1000, 
       program= "winbugs", 
       working.directory = NULL, 
       debug = T)

我不知道是什么原因，该计划将是正确的，当我与theta[j] <- 1*x[j-1]取代theta[j] <- b*x[j-1]，但我已经定义b ~ dunif(-1, 1)。事实上，我需要在最终模型中设置theta[j] <- a - b*x[j-1]，并且当我尝试将a和b添加到最终模型中时，结果是错误的。任何人都可以找到问题所在？

来源

2013-04-18 PepsiCo

问题出在你的先验b（最可能是a）。我不知道你的数据，但也许你现在的先辈的范围不包括a和b的真实值。我认为如果您使用连续分发：

a ~ dnorm(0,1) 
b ~ dnorm(0,1)

您的问题可能会解决？

n.b.如果您尝试为WinBUGS创建AR（1）模型，则可能需要检查tsbugs程序包。

来源

2013-04-18 08:23:54 gjabel

是的，模型通过'modelCheck'并得到结果，意思是'dunif（0,1）'生成的'a'的初始值不包含'a'的真值，所以我需要为'a'选择一个合适的位置，我明白了吗？让我看看'tsbugs'，谢谢。 – PepsiCo 2013-04-18 09:30:08

错误使用来自R

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