Runjags - 如何让JAGS决定适应阶段？

Question

我正在使用run.jags包的Runjags功能。 问题是run.jags强制适应阶段，即使对于不需要它的模型也是如此。我想让JAGS自己决定适应阶段的必要性和默认长度（ some models do need the adaptation phase, some do not）。然而，即使对于显然不需要它的模型，run.jags包装器也会强制自适应阶段的默认1000次迭代。

可重复的示例来说明此问题：

library(R2jags)

N <- 1000
y <- rnorm(N)
x <- rnorm(N)
data <- list("N", "y", "x")

inits <- function(){list(beta0=rnorm(1), beta1=rnorm(1), tau=1)}
parameters <- c("beta0", "beta1", "tau")
#inits <- function(){list(beta0=rnorm(1), beta1=rnorm(1), sigma2=1)}
#parameters <- c("beta0", "beta1")

sink("m.bug")
cat("
model{
for (i in 1:N){
y[i] ~ dnorm(mu[i], tau)
mu[i] <- beta0 + beta1*x[i]
}

beta0 ~ dnorm(0, 0.00001)
beta1 ~ dnorm(0, 0.00001)
sigma2 <- 1/tau
tau ~ dgamma(0.001, 0.001)
#sigma2 ~ dunif(0, 100)
#tau <- 1/sigma2
}
")
sink()

m <- R2jags::jags(data, inits, parameters, "m.bug", 
  n.chains=3, n.iter=2000, n.burnin=1000, n.thin=1)

require("runjags")
data2 <- list(N = N, y = y, x = x)
outRJ <- run.jags("m.bug", parameters, data2, 3, inits,
      1000, 1000, thin = 1, summarise=FALSE, plot=FALSE)

现在，如果你看一下输出R2jags :: jags，这个模型实际上并不需要调整，并且对adapt的调用什么都不做，可能是因为让JAGS决定它（more information here）。而run.jags迫使（不必要的）适应这个模型，因此需要更多的时间来运行。它进行1000次迭代以进行调整，然后1000次进行老化，然后进行1000次进行采样：

> outRJ <- run.jags("m.bug", parameters, data2, 3, inits,
+       1000, 1000, thin = 1, summarise=FALSE, plot=FALSE)
Compiling rjags model and adapting for 1000 iterations...
Calling the simulation using the rjags method...
  Burning in the model for 1000 iterations...
  |**************************************************| 100%
  Running the model for 1000 iterations...                                                      
  |**************************************************| 100%
Simulation complete
Finished running the simulation

如何让JAGS在通过run.jags运行时决定适应阶段？

<小时/> _{请注意：请不要混淆适应和老化阶段，这在JAGS中是不同的。适应阶段实际上并不像MCMC那样工作，对于某些模型，它不需要（这是this bug有时只出现的原因）。}

Answer 1

显式适配阶段与JAGS的命令行版本保持一致 - rjags和（外部）JAGS处理自适应阶段，如果留给他们自己的设备不同，所以唯一的方法是确保这些做同样的事情是迫使rjags / JAGS具有特定的自适应阶段。

adapt参数允许手动控制自适应阶段，因此您应该能够通过设置adapt = 0来覆盖它...但是我刚刚注意到一个错误，它阻止了rjags方法，抱歉。但是，如果指定以下参数，它将按预期工作：sample = 1000，burnin = 1000，adapt = 0，method ='simple'。在下一个版本中，我将（修复此错误）允许'adapt = NA'，这意味着'允许rjags / JAGS适应它认为合适';但不幸的是，这意味着获得的结果将取决于方法......

希望有所帮助。