Question

由于所有绘图的runjags对象都是too big，我尝试run.jags plot=FALSE，将生成的runjags对象保存到文件中，然后在新的R会话中恢复（{1}}作为out），然后通过

生成图表

out.with_summaries <- extend.jags(out, sample = 0, adapt = 0)

（对于这个技巧，请参见此处的讨论：https://stackoverflow.com/a/21859618/684229）

然而，由于未知原因，这会重新编译并再次调整模型！即使我设置了sample = 0, adapt = 0！

require(runjags)

t1 <- proc.time()
out.sum <- extend.jags(out, sample = 0, adapt = 0)
# Re-compiling rjags model and adapting...
# Calculating the Gelman-Rubin statistic for 4 variables....
# Convergence may have failed for this run for 4 parameters after 500
# iterations (multi-variate psrf = 214.873)
# Finished running the simulation
t2 <- proc.time()
print(t2 - t1)
#   user  system elapsed 
# 345.67    0.08  352.30

绘制图表需要相当长的时间，这非常烦人。当我使用图计算runjags对象然后尝试去除它们以存储runjags对象时，会发生同样的情况：

t1 <- proc.time() out.no_sum <- extend.jags(out.sum, sample = 0, adapt = 0, summarise=FALSE, plot=FALSE) # Loading required package: rjags # Loading required package: coda # Loading required package: lattice # Linked to JAGS 3.3.0 # Loaded modules: basemod,bugs # Re-compiling rjags model and adapting... # Finished running the simulation t2 <- proc.time() print(t2 - t1) # user system elapsed # 327.53 0.05 329.73

有关如何解决此问题的任何提示（除了编写我自己的绘图功能外）？

警告：第二次运行同一个runjags对象上的extend.jags函数已经很快了。但是如果保存runjags对象并在新会话中再次加载它，则extend.jags再次变慢。似乎runjags或JAGS正在缓存某些内容（但不在原始runjags对象中）。

Answer 1

这个extend.jags函数调用很慢，因为模型正在重新编译（在你的情况下它实际上并没有适应，尽管有一些误导性消息）。这是因为您从保存的对象中使用rjags方法 - 这意味着必须将模型重新加载到内存中并准备好从中进行采样（即使您实际上并不想从中进行采样）。第二次调用extend.jags时就不会发生这种情况，因为它已经编译好了。

以这种方式使用extend.jags实际上是一个黑客攻击 - 下一版本的runjags将提供一种更简洁的方法。在此期间，如果您指定adapt=0, sample=0, method='simple'，则此应阻止重新编译JAGS对象。

编辑：如runjags的帮助文件中所述，使用lattice::traceplot或densityplot（或两者）重新创建绘图效率更高。要提取MCMC对象，请使用as.mcmc.list(runjags_object) - 这也允许您在必要时提取特定变量，请参阅？as.mcmc.list.runjags

添加/删除摘要/绘图需要重新编译runjags对象

有关如何解决此问题的任何提示（除了编写我自己的绘图功能外）？

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