Question

我的模型因以下错误而失败：

Compiling rjags model...
Error: The following error occured when compiling and adapting the model using rjags:
 Error in rjags::jags.model(model, data = dataenv, inits = inits, n.chains = length(runjags.object$end.state),  :
  Error in node Y[34,10]
Observed node inconsistent with unobserved parents at initialization.
Try setting appropriate initial values.

我做了一些诊断，发现链3中的初始值存在问题。但是，这可能会不时发生。在这种情况下，有没有办法告诉run.jags或JAGS本身重新尝试并重新运行模型？例如，告诉他再做N次尝试正确初始化模型。这将是非常合乎逻辑的事情，而不仅仅是失败。或者我必须手动执行一些tryCatch事情？

P.S。：请注意，我目前正在使用run.jags从R运行JAGS。

Answer 1

runjags中没有提供的功能，但是自己这样编写会非常简单：

success <- FALSE
while(!success){
    s <- try(results <- run.jags(...))
    success <- class(s)!='try-error'
}
results

[请注意，如果此模型无效，循环将永远不会停止！]

更好的想法可能是指定一个初始值函数/列表，它提供保证有效的初始值（如果可能的话）。

在runjags版本2中，当某些模拟已经崩溃时，有可能恢复成功的模拟，所以如果你并行运行（比方说）5个链，那么如果1或2崩溃，你仍然会有3个或4个。那应该是在接下来的几周内发布，并包含大量其他改进。

Answer 2

通常，当发生此错误时，它表明存在严重的潜在问题。我不会想到＆＃34;再试一次＆＃34;通常很有用（特别是因为默认初始值是确定性的）。

JAGS生成的默认初始值由＆＃34;典型值＆＃34;来自先前分布的值（例如，均值，中值或模式）。如果事实证明这与数据不一致，那么通常有两个可能的原因：

需要考虑的后验约束，例如用dinterval建模删失的生存数据分配
先前数据冲突，例如先前的意思是到目前为止远离数据所支持的零值可能性。

当您提供自己的初始值时，这些问题保持不变。

如果您认为您可以在大多数情况下产生良好的初始值，偶尔会出现故障，那么在try（）调用中可能值得重复尝试，但我认为这是一个不常见的情况。

我可以告诉JAGS在初始值失败后自动重新启动吗？

2 个答案: