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私はいくつかの臨床試験を含むネットワークメタアナリシスを行っています。応答は2項である。各試験にはいくつかの治療が含まれていますDAGが異なるJAGSとWinBUGS
ランダムエフェクトモデルを作成すると、JAGSとWinBUGSの出力は似ています。固定エフェクトモデルを作成すると、DICとpDのコンポーネントが途切れてしまいますが、私が興味を持っているパラメータの事後値は似ています。
私は、バイナリではなくガウス応答を持つ同様のモデルを持っています.JAGSとWinBUGSは合意に達しています。
固定効果モデルのバグ/ JAGSコードはpage 61 of thisから持ち上げられ、下に表示されます。しかし、WinBUGSとJAGSを使用して同じコードを実行して同様のposteriorsを作成すると、DICとpDが著しく異なります。だから私はこのコードが問題だとは思わない。
for(i in 1:ns){ # Loop over studies
mu[i] ~ dnorm(0, .0001)
# Vague priors for all trial baselines
for (k in 1:na[i]) { # Loop over arms
r[i, k] ~ dbin(p[i, k], n[i, k])
# binomial likelihood
logit(p[i, k]) <- mu[i] + d[t[i, k]] - d[t[i, 1]]
# model for linear predictor
rhat[i, k] <- p[i, k] * n[i, k]
# expected value of the numerators
dev[i, k] <-
2 * (r[i, k] * (log(r[i, k]) - log(rhat[i, k])) +
(n[i, k] - r[i, k]) * (log(n[i, k] - r[i, k]) +
- log(n[i, k] - rhat[i, k]) ))
# Deviance contribution
}
resdev[i] <- sum(dev[i, 1:na[i]])
# summed residual deviance contribution for this trial
}
totresdev <- sum(resdev[])
# Total Residual Deviance
d[1] <- 0
# treatment effect is zero for reference treatment
for (k in 2:nt){
d[k] ~ dnorm(0, .0001)
} # vague priors for treatment effects
私は既知の問題を説明old postを見つけたが、それは私がそれは同じ問題だと思うするのはあまりにも古いです。
間違ったDICとpDを報告しているJAGSに関する既知の問題はありますか？ （ "JAGSのバグ"を探すのはそれほど役に立ちません）
私はどんな指針にも感謝します。