OpenBUGS:伯努利分布中缺失值

时间:2012-02-27 13:29:41

标签: r bayesian missing-data r2winbugs winbugs14

我试图通过R(R2OpenBUGS)将观察“时间”建模为OpenBUGS的随机变量。如果所有观察时间都可用(没有NA),一切正常,但如果我将其中一次设置为NA,则没有任何反应。我用WinBUGS测试了相同的代码,我得到陷阱错误'NIL dereference(read)'。所以我的问题是我的代码中有什么问题,或者我的模型对于BUGS来说太奇怪了吗?

我的模型是这样的:

model{
 for(i in 1:k){
  obs[i] ~ dbern(p) #is the observation done at time 1 or 2?
  y[(i-1)*2 + obs[i]+1] <- x[i]
 }    
 for(i in 1:n){    
   y[i] ~ dnorm(mu,tau) 
 }    
 mu ~ dnorm(0,0.0001)
 tau~ dgamma(0.001,0.001)  
 p ~ dunif(0,1) 
}

R代码如下所示:

library(R2OpenBUGS)
x<-obs<-rep(NA,5)
for(i in 1:k)
{
  obs[i]<-sample(c(0,1),1) #observation time of ith observation
  x[i]<-rnorm(1) #observed values
}

obs[2]<-NA #one of the sampling times is missing
INITS <- list(list(tau=1,mu=0,p=0.5))
DATA  <- list(x=x,n=n,k=k,obs=obs)

ob <- bugs(
  data=DATA,
  inits=INITS,
  parameters.to.save=c("tau","mu","p","y"),
  model.file="BUGSModel.R",
  n.chains=1,
  n.iter=50,
  n.burnin=10,
  n.thin=1,    
  DIC=FALSE)

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

如果我理解你的问题,你会问这个表达式

obs[i] ~ dbern(p)

对于Win / OpenBUGS来说很奇怪,因此它不会处理缺失的值。不,我不这么认为;错误能够以这种方式处理缺失值,它甚至可以通过后验分配来推断它们。

但我强烈怀疑

y[(i-1)*2 + obs[i]+1] <- x[i]

真的很奇怪!当您使用null为obs[i]的观察值强制计算索引时,这可能会导致错误问题。这真的很奇怪,你应该试着找到另一种方法来做到这一点。首先尝试简化模型以跳过此规则,我敢打赌问题会消失。