Question

R，Bayestats和Jags新手在这里。我正在设计一些计数数据，正确审查。泊松似乎是我最好的猜测。我想做一个分层模型，因为它让我有更多的可能来微调参数。我可以简单地写下这样的东西：

A[i,j] <- dpois(a[i,j])

a[i,j]) <- b[i,]*x[i,j] +c[i] for all j,

其中x[i,j]是我的变量，还是应该将删失的时间间隔与之前的时间间隔分开？

b[,]和c有先行。

谢谢！

Answer 1

我不清楚这应该是什么层次结构您可以将时间效果与协变量效果分开，在这种情况下协变量效果与电台无关。
此外，GLM的线性部分应为正，因为泊松分布需要正值。看这里：http://www.petrkeil.com/?p=1709
你的主张可能是：

b1 ~ prior
b2 ~ prior
c ~ prior
for (t in 1:n_time) {
  b_time[t] ~ prior
  for (i in 1:n_stations) {
    A[i,t] <- dpois(a[i,t])
    log(a[i,t]) <- b1*b_time[t]*X1[i,t] + b2*b_time[t]*X2[i,t]+ c[i]
}}

JAGS Poisson计数删失数据

1 个答案: