我正在尝试根据已知的分配参数估算百分比覆盖率(COV
)的响应值。我可以通过在OpenBUGS中将响应数据指定为NA来完成此操作(例如下面的代码),但JAGS不允许这样做。有谁知道如何在JAGS中实现这一目标?
我认为这属于“无监督统计学习”的范畴
model {
for (i in 1:n.sites) { # loop around sites
# specify prior distribution forms for effectively unknown percentage cover
COV[i] ~ dbeta(a[i], b[i])T(r1[i], r2[i])
}
}
# DATA
list(n.sites=5, COV=c(NA, NA, NA, NA, NA), a=c(7.1,2.2,13,10,13),
b=c(25,11,44,27,44), r1=c(0.05,0.1,0.2,0.1,0.2),
r2=c(0.15,0.3,0.6,0.3,0.6) )
# INITS
list(COV=c(0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.4))
答案 0 :(得分:0)
如果您只想模拟与截断的Beta分布一致的COV
值,则可以从数据列表中省略COV
。例如:
library(R2jags)
cat('
model {
for (i in 1:n.sites) {
COV[i] ~ dbeta(a[i], b[i])T(r1[i], r2[i])
}
}', file={M <- tempfile()})
dat <- list(n.sites=5, a=c(7.1, 2.2, 13, 10, 13), b=c(25, 11, 44, 27, 44),
r1=c(0.05, 0.1, 0.2, 0.1, 0.2), r2=c(0.15, 0.3, 0.6, 0.3, 0.6))
j <- jags(dat, NULL, 'COV', M, 1, 10000, DIC=FALSE, n.burnin=0, n.thin=1)
以下是10000个模拟COV
向量矩阵的前几行...
head(j$BUGSoutput$sims.list$COV)
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 0.1169165 0.2889155 0.2543063 0.2083161 0.2426788
## [2,] 0.1494647 0.1430956 0.2867575 0.2410594 0.2795923
## [3,] 0.1200414 0.2093230 0.2736719 0.2189734 0.2469634
## [4,] 0.1472082 0.1442609 0.2911482 0.2625216 0.2714883
## [5,] 0.1403574 0.1100977 0.2556352 0.1918480 0.2353231
## [6,] 0.1310404 0.1677148 0.3011752 0.1974136 0.2131811
修改强>
由于您只是从已知的分布中进行采样,因此您也可以在纯R中执行此操作(distr
包提供了一些有助于从截断的分布中进行采样的函数。)
library(distr)
n <- 10000 # How many samples?
COV <- mapply(function(shape1, shape2, min, max) {
r(Truncate(Beta(shape1, shape2), min, max))(n)
}, shape1=c(7.1, 2.2, 13, 10, 13), shape2=c(25, 11, 44, 27, 44),
min=c(0.05, 0.1, 0.2, 0.1, 0.2), max=c(0.15, 0.3, 0.6, 0.3, 0.6))
在上面,您应该将shape1
,shape2
,min
和max
的等长向量传递给mapply
,这将生成n
每个shape1
的随机beta分布变量,它依次对应shape2
,min
和max
。
我们可以将COV
(我们的纯R样本)列的内核密度与j$BUGSoutput$sims.list$COV
(我们的JAGS样本)列的内核密度进行比较。
par(mfrow=c(3, 2), mar=c(3, 0.5, 0.5, 0.5))
sapply(1:5, function(i) {
djags <- density(j$BUGSoutput$sims.list$COV[, i])
dr <- density(COV[, i])
plot(djags, lwd=4, col='gray80', main='', ylab='', xlab='', yaxt='n',
ylim=c(0, max(djags$y, dr$y)))
lines(dr)
})
plot.new()
legend('topleft', c('JAGS', 'R'), col=c('gray80', 'black'), lwd=c(4, 1), bty='n')