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jags()
関数を使用してJAGSモデルを実行するたびに、適合するパラメータの値が大きく異なります。しかし、私は他の人に自分の結果を再現させたい。jags()関数を使用してランダムシードを設定するにはどうすればよいですか?
set.seed(123)
を追加しようとしましたが、役に立たなかった。 This linkは、run.jags()
機能を使用して目標を達成する方法を説明しています。 jags()
を使って、どうやって同様のことをすることができるのだろうか。ありがとうございました!以下は
は、Rの私のモデルである:
##------------- read data -------------##
m <- 6
l <- 3
node <- read.csv("answer.csv", header = F)
n <- nrow(node)
# values of nodes
## IG
IG <- c(c(0.0, 1.0, 0.0), c(0.0, 0.0, 1.0), c(1.0, 0.0, 0.0), c(1.0, 0.0, 0.0), c(0.0, 1.0, 0.0), c(0.0, 0.0, 1.0))
IG <- matrix(IG, nrow=6, ncol=3, byrow=T)
V_IG <- array(0, dim=c(n, m, l))
for (i in 1:n){
for (j in 1:m){
for (k in 1:l)
{
V_IG[i,j,k] <- IG[j,k] # alternatively, V[i,j,k] <- PTS[j,k]
}
}
}
## PTS
PTS <- c(c(1.0, 0.5, 0.0), c(1.0, 0.0, 0.5), c(1.0, 1.0, 0.0), c(1.0, 0.0, 1.0), c(0.0, 0.5, 1.0), c(0.0, 1.0, 0.5))
PTS <- matrix(PTS, nrow=m, ncol=3, byrow=T)
V_PTS <- array(0, dim=c(n, m, l))
for (i in 1:n){
for (j in 1:m){
for (k in 1:l)
{
V_PTS[i,j,k] <- PTS[j,k]
}
}
}
##------------- fit model -------------##
set.seed(123)
data <- list("n", "m", "V_IG", "V_PTS", "node")
myinits <- list(list(tau = rep(1,n), theta = rep(0.5,n)))
parameters <- c("tau", "theta")
samples <- jags(data, inits=myinits, parameters,
model.file ="model.txt", n.chains=1, n.iter=10000,
n.burnin=1, n.thin=1, DIC=T)
そして、私のモデルファイルmodel.txt:ここ
model{
# data: which node (1, 2, 3) was chosen by each child in each puzzle
for(i in 1:n) # for each child
{
for (j in 1:m) # for each problem
{
# node chosen
node[i,j] ~ dcat(mu[i,j,1:3])
mu[i,j,1:3] <- exp_v[i,j,1:3]/sum(exp_v[i,j,1:3])
for (k in 1:3) {
exp_v[i,j,k] <- exp((V_IG[i,j,k]*theta[i] + V_PTS[i,j,k]*(1-theta[i]))/tau[i])
}
}
}
# priors on tau and theta
for (i in 1:n)
{
tau[i] ~ dgamma(0.001,0.001)
theta[i] ~ dbeta(1,1)
}
}