我估计了一个具有许多随机效应的复杂层次模型,但实际上并不知道检查收敛性的最佳方法是什么。我有来自数百个个体的复杂纵向数据,并为每个个体估计了很多参数。因此,我有办法对许多跟踪图进行视觉检查。还是我真的应该花一天时间浏览所有示踪图?什么是检查收敛的更好方法?我是否必须针对人员级别的每个参数计算Gelman和Rubin's Rhat?我何时可以得出结论该模型已经收敛?当绝对所有的参数达到收敛时?期望这一点甚至明智吗?还是有“整体趋同”之类的东西?当某些人员级别的参数未收敛时,这意味着什么?将lombok.anyconstructor.addconstructorproperties=true
包中的autorun.jags
与这样的模型一起使用是否有意义,或者它将永远运行?我知道,这些问题很多,但我只是不知道该如何解决。
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我用于收敛的度量是使用R软件包coda
中的gelman.diag函数的潜在比例缩减因子(psrf)*。
但是,尽管我也有数十个/数百个示踪图,但我仍在视觉上快速检查所有示踪图。如果将它们放在PNG文件中,然后使用例如IrfanView(让我知道是否需要我对此进行扩展)。
Marc Kery(贝叶斯经典著作的作者)的一个例子很好地描述了您应该检查示踪图的原因:请参阅"Never blindly trust Rhat for convergence in a Bayesian analysis",在这里,我附上了这封电子邮件的自我说明图片:
这与我使用psrf时的Rhat统计信息有关,但是psrf也很可能也遭受这种情况的困扰,因此最好检查一下链。