r2jags

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私はマルチレベルモデルを使用して縦方向の変化のさまざまなパターンを記述しようとしています。 Dingemanse et al (2010)は、ランダム効果が完全に相関しているときに「ファンアウト」パターンを記述する。しかし、私は、ランダム効果間の関係が非線形であるが、観察された間隔にわたって単調に増加する場合に、同様のパターンが生じることを見出した。この場合、ランダム効果は完全には相関していません

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ぎざぎざ初級 - 受信と理解出力

ぎざぎざを使用する場合、どのように1は、フォーマットのモデルからの出力を受け取るん：モデルは、私だけが完了したとき Inference for Bugs model at "model.txt", fit using jags, 3 chains, each with 10000 iterations (first 5000 discarded) n.sims = 15000 iteratio

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Rmarkdownエラーは私がRで値下げを作成しようとしていますいつでも、次のエラーメッセージが表示されます

をRJAGS。私が持っているコードはこれです： library(R2jags) setwd("~/[...]") getwd() #Model: sink("model1.txt") cat(" model { for(i in 1:N){ y[i] ~ dnorm(mu[i],tau) mu[i] <- alpha + be

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JAGS/r2jagsでデータをシミュレートする

既知のパラメータを持つモデルからデータを生成するツールとしてJAGSを誤用することはできますか？シミュレーション研究を行い、私がRで開発したモデルの力をテストするために、あらかじめ定義されたモデルからデータポイントをサンプリングする必要があります。残念ながらモデルは幾分難しいです（ARとVARコンポーネントを含む階層構造） Rでデータを直接シミュレートすることはできませんでした。インターネット

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Rjagsハイパーより先の使用で無効な親の値のエラー

私は、N混合モデルとカウントデータを使用して種の存在量を計算するためにrjagsを使用しています。データのばらつきをキャプチャするために、私はハイパープライヤーを使用しました。しかし、私は "Error in node S[1,1,2] Invalid parent values" 私の推測では、私は私の前にORノードS. の計算任意のアイデアを停止する前で、負nullまたはNAの1の大きさに

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R - ぎざぎざ - ランタイムエラー

私はぎざぎざと彼のモデルのコードを実行しようとしている：私が作成した model{ ## priors b0 ~ dnorm(0, 5) b1 ~ dnorm(0, 5) b2 ~ dnorm(0, 5) b3 ~ dnorm(0, 5) b4 ~ dnorm(0, 5) b5 ~ dnorm(0, 5) b6 ~ d

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JAGS - すべてのパラメータノードに関数を適用する

私はJAGSを初めて使い、R2jagsパッケージ経由でRでモデルを実行しています。は、モデルコードがKéry&シャウブ2012（WinBUGSを用い 'ベイジアン人口分析」）から取られたコードに基づいて、PG 399 カイ二乗相違測度は model { .... for(g in 1:G) { for (t in 1:T) { ... E[g,t] <- pow

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JAGSエラー：「宣言されていない変数の解決」および「無効なベクトル引数のexp」

JAGSを初めて使用しました。私のデータの簡単な説明です： n人の合計（例えば2）がそれぞれm（6など）の問題を解決しました。すべての問題には3つの答えがあり、それぞれ特定の値Vです。ここでがthe graphic modelである（いくつかの変数名は異なります：IGとyはそれぞれVとanswer、同じです。xが私のモデルに含まれていません）。 exp(V[j,]/tau[i])/sum(ex

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jags.parallel - GET（名前、ENVIR = ENVIR）でエラー：無効な最初の引数

jags.parallelを使用して、私は次のエラーを取得する：は > 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 jags機能を使用して

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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？

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。 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