在BUGS中使用rank（）函数

Question

如果我在OpenBUGS中运行以下代码：

MODEL
{
for (i in 1:50) {
variable[i] ~ dunif(50, 100)
}
item <- rank(variable[], 1)
}

我希望item为0，因为variable的任何组件都不能低于1.这是基于OpenBUGS用户手册中函数rank的定义：

＆＃34; rank(v, s)：v的组件数量小于或等于s＆＃34;

然而，item的后验实际上是：

        mean    sd      MC_error    val2.5pc    median  val97.5pc   start   sample
item    25.4    14.39   0.4072      1.0         25.0    49.0        1       1000

意味着variable的大约25个分量小于或等于1，显然variable的任何分量都不能小于1 - 由{{1的后验分布确认值：

variable

这里发生了什么？

Answer 1

来自Andrew Millard，通过[BUGS] listserv：

OpenBugs手册的定义为

rank(v, s) v的组件数小于或等于s

这是我的代码基础，但手册错了，应该是

rank(v, s) v的分量小于或等于v

的第s个分量

Answer 2

rank(u[],i)返回u的第i个元素的等级。

由于所有“变量”节点都是等效的分布，因此rank（）函数将返回一个值（基本上）是for循环中元素数量的1/2（在您的示例中为25）

item <- rank(variable[], 1)将给出25（平均值） item <- rank(variable[], 10)将给出25（平均值） item <- rank(variable[], 55)会在采样过程中出错。