模拟R Jags中的帕累托分布（贝叶斯）

Question

我正在尝试模拟R尖齿中的帕累托分布，以获得α的后验均值和95％可信集。

y≥u的帕累托分布是：

f（y;α，u）=αu^α/ y ^（α+ 1），u，α> 0，并且当y 时f（y;α，u）= 0

如果α> 1和∞，则期望为E [Y;α，u] =αu/（α− 1）。

我正在使用dpar（alpha，u）计算JAGS中y≥u的分布。

设置u = 35并在统一先验p（α）= U [0，50]下，生成20,000个后验样本，其中thin = 1，n.adapt = 1000。这是我做的代码，但是我不太确定这种可能性和 该模型。 任何帮助将不胜感激！

cat("model
{   
    alpha ~ dpar(50,35)
  #Not too sure about the code above
  }", file="HIghTemp.csv")
data_temp = list(temp$MaxTemp)
jags.temp = jags.model(file="HIghTemp.csv",data=data_temp,n.chains=1, n.adapt=1000)
params.temp=c("alpha")
samps.temp = coda.samples(jags.temp, params.temp, n.iter=20000,thin=1)
summary(samps.temp)