R中具有iid随机效应的泊松GLM的奇怪输出

Question

我正在尝试通过Rstudio在R中运行rjags来估计以下模型的参数alpha＆beta和超参数httpBridge.start(5561,"SERVICENAME", function(request) { ：

tau.nu

有我的代码：

y_i|x_i~pois(eta_i),
eta_i=exp(alpha + beta*x_i + nu_i),
nu_i~N(0,tau.nu)

我得到奇怪的输出，我不知道哪里出了问题。MCMC在此模型中不起作用？还是我在编码中做错了什么？

Answer 1

该模型无法使用标准采样器收敛。如果您使用glm模块中的采样器，则可以。 （但这并不总是[1]的情况）

未加载glm模块

library(rjags)

mod_sim1 <- jagsFUN(dat)
plot(mod_sim1)

加载后

load.module("glm")
mod_sim2 <- jagsFUN(dat)
plot(mod_sim2)

---

# function and data
# generate data
set.seed(1)
N = 50 # reduced so could run example quickly
x = rnorm(N, mean=3,sd=1) 
nu = rnorm(N,0,0.01)
eta = exp(1 + 2*x + nu)
y = rpois(N,eta) 
dat = data.frame(y=y,x=x)

# jags model
jagsFUN <- function(data) {
  mod_string= "model {  
    for(i in 1:N) {
      y[i] ~ dpois(eta[i])
      log(eta[i]) = alpha + beta* x[i] + nu[i]
    }

    # moved prior outside the likelihood
    for(i in 1:N){
        nu[i] ~ dnorm(0,tau.nu)
    }
    alpha  ~ dnorm(0,0.001)
    beta  ~ dnorm(0,0.001) 
    tau.nu ~ dgamma(0.001,0.001) 
    # return on variance scale
    sig2 = 1 / tau.nu
  }"

  mod = jags.model(textConnection(mod_string), 
                   data=c(as.list(data),list(N=nrow(data))), 
                   n.chains = 3)
  update(mod,1000)
  mod_sim = coda.samples(model=mod,
                         variable.names=c("alpha","beta","sig2"),
                         n.iter=1e4)
  return(mod_sim)
}