Уловка нуля и единицы для байесовского обобщенного Пуассона с использованием JAGS

Я подгоняю данные подсчета к Обобщенному распределению Пуассона в JAGS, используя трюк нулей и единиц. Я следую кодам из книги «Байесовское моделирование с использованием WinBUGS» (стр. 286). Вот мои коды:

GPoisson.model <- function(){
C <- 10000
for(i in 1:N){
    zeros[i] <- 0
    zeros[i] ~ dpois(zeros.mean[i])
    zeros.mean[i] <- -l[i] + C
    #log-likelihood 
    lambda.star[i] <- (1-omega)*lambda[i] + omega*y[i]
    l[i] <- log((1-omega)*lambda[i]) + (y[i]-1)*log(lambda.star[i]) -
    loggam(y[i]+1) - lambda[i]
    #log-link + linear predictor
    log(lambda[i]) <- log(E[i]) + inprod(X[i,],beta[])
    }
#priors
omega ~ dbeta(1,1)
for(j in 1:17){
    beta[j] ~ dnorm(0,0.001)
}

}

Когда я запустил модель, я получил эту ошибку:

Compilation error on line 6.
Attempt to redefine node zeros[1]

Я до сих пор не понимаю, что не так с нулями [i]. Просветите меня, пожалуйста. Заранее спасибо.


r glm jags
person FadzliFuzi    schedule 20.04.2014    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Ваши строки

     zeros[i] <- 0
     zeros[i] ~ dpois(zeros.mean[i])

вызвать проблему. В JAGS вы не можете переопределить данное значение переменной. Думаю, тебе стоит отказаться от слов:

 zeros[i] <- 0

из вашего кода

person Russ Hyde    schedule 20.04.2014
comment
Да, я сбросил zeros[i] <- 0 и в итоге коды такие, как показано ниже: data { for(i in 1:N){ zeros[i] <- 0 } } model{ C <- 1000 for(i in 1:N) { zeros[i] ~ dpois(zeros.mean[i]) zeros.mean[i] <- -l[i] + C #log-likelihood lambda.star[i] <- (1-omega)*lambda[i] + omega*y[i] l[i] <- log((1-omega)*lambda[i]) + (y[i]-1)*log(lambda.star[i]) - loggam(y[i]+1) - lambda.star[i] #log-link + linear predictor lambda[i] <- E[i]*exp(inprod(X[i,],beta[])) } #priors omega ~ dunif(0,1) for(j in 1:17){ beta[j] ~ dnorm(0,0.001) } }" - person FadzliFuzi; 27.06.2014