試圖創建並通過R中的非平衡數據矩陣循環

我試圖進行分層貝葉斯分析，但在R和WinBUGS代碼中遇到了一些問題。我沒有平衡的數據，並且在編碼上掙扎。我每天都用iButtons（溫度記錄設備）在橫斷面上收集溫度數據，並試圖生成一個與遙感數據相關的模型。不幸的是，每個橫斷面的iButton數量都不相同，因此在橫斷面（j）中創建按鈕（i）的3D矩陣在第（t）天重複「採樣」對我來說是一個問題。試圖創建並通過R中的非平衡數據矩陣循環

最終，我的模式將是這樣的：

級別1 溫度[IJK]〜N（THETA [IJK]，tau蛋白） THETA [IJK] = B0 + B1 * X1 +。。。 + bn * xn

2級 b0 = a00 + a01 * y1 +。。。（？也許）有* YN B1 = A10 + A11 * Y1 ...

等級3 - 隨機2級攔截

通常我會做這樣的事情：寬< - 重塑（數據1，idvar = C（「iButton的」，「塊」），timevar = 「儒略」，方向= 「寬」）

J <- length(unique(Data$block)) 
I <- length(unique(Data$iButton)) 
Ti <- length(unique(Data$julian)) 

Temp <- array(NA, dim = c(I, Ti, J)) 

for(t in 1:Ti) { 
sel.rows <- Wide$block == t 
Temp[,,t] <- as.matrix(Wide)[sel.rows, 3:Ti] 
}

然後，我可以有一個3D矩陣，我可以通過在WinBUGS軟件或OpenBUGS這樣循環：

for(i in 1:J) {   # Loop over transects/blocks 
    for(j in 1:I) {  # Loop over buttons 
    for(t in 1:Ti) {  # Loop over days 
    Temp[i,j,t] ~ dnorm(theta[i,j,t])  
    theta[i,j,t] <- alpha.lam[i] + blam1*radiation[i,j] + blam2*cwd[i,j] + blam3*swd[i,j] 
}}}

無論如何，不要擔心上面的代碼的細節，它只是作爲其他分析的一個例子。我的主要問題是如何進行這種類型的分析，當我沒有平均的設計和相同數量的iButtons橫斷面？任何幫助將不勝感激。我明顯是R和WinBUGS的新手，並沒有很多以前的計算機編碼經驗。

謝謝！

OH和這裏是數據看起來像在長（堆疊）格式的內容：

> Data[1:15, 1:4] 
    iButton julian block  aveT 
1  1  1  1 -4.5000000 
2  1  2  1 -5.7500000 
3  1  3  1 -3.5833333 
4  1  4  1 -4.6666667 
5  1  5  1 -2.5833333 
6  1  6  1 -3.0833333 
7  1  7  1 -1.5833333 
8  1  8  1 -8.3333333 
9  1  9  1 -5.0000000 
10  1  10  1 -2.4166667 
11  1  11  1 -1.7500000 
12  1  12  1 -3.2500000 
13  1  13  1 -3.4166667 
14  1  14  1 -2.0833333 
15  1  15  1 -1.7500000

來源

2011-12-17 djhocking

沒時間寫信全部答案，但是...如果你已經有了一個矩陣theta和你想在每一點嘗試dnorm ...溫度< - dnorm （THETA）。然後，當你看到Temp和發生的奇蹟時，考慮完全不同的問題。 – John 2011-12-17 00:59:55

我沒有矩陣theta。我將使用WinBUGS作爲MCMC機器來估計theta和beta項。基本上我的問題是，我有臨時數據在i，j，t但是我的長度不同，每個j，所以我不知道如何編寫Temp以正確的形式來循環它。我能想到的另外一件事是，我目前的編程能力不足將會產生[i，t]矩陣，然後使用塊（j）作爲使用虛擬變量的協變量。如果設計是平衡的，我會像上面那樣編碼，但在這種情況下不起作用。 – djhocking 2011-12-17 03:20:13

你可以嘗試使用list呢？

這允許在列表，其中每個索引將對應於斷面的每個項目的可變長度。

因此，像這樣：

theta <- list() 

for(i in unique(Data$block)) { 
    ibuttons <- unique(Data$iButton[Data$block==i]) 
    days <- unique(Data$julian[Data$block==i]) 
    theta[[i]] <- matrix(NA, length(ibuttons), length(days)) # Empty matrix with NA's 
    for(j in 1:length(ibuttons)) { 
     for(t in 1:length(days)) { 
     theta[[i]][j,t] <- fn(i, ibuttons[j], days[t]) 
     } 
    } 
    }

來源

2011-12-17 04:25:48 oeo4b

創建長度的矢量或陣列和使用subindexing。使用你的例子：

J <- length(unique(Data$block)) 
I <- tapply(Data$iButton, Data$block, function(x) length(unique(x)) 
Ti <- tapply(Data$julian, list(Data$iButton, Data$block), function(x) length(unique(x)) 


for(i in 1:J) {   # Loop over transects/blocks 
    for(j in 1:I[i]) {  # Loop over buttons 
    for(t in 1:Ti[i, j]) {  # Loop over days 
    Temp[i,j,t] ~ dnorm(theta[i,j,t])  
    theta[i,j,t] <- alpha.lam[i] + blam1*radiation[i,j] + blam2*cwd[i,j] + blam3*swd[i,j] 
}}}

我認爲這是可行的，但我因爲沒有數據還沒有測試。

來源

2011-12-17 04:23:54

@Iselzer - 謝謝，我認爲這會奏效。我從來沒有使用過subindexing（就像我說的，我是新來的）。明天我將不得不更多地考慮如何將我的溫度數據（Temp）轉換爲正確的格式。一個挑戰是WinBUGS無法處理數據中的任何NA，所以我的Temp [i，j，t]矩陣必須爲塊J的每個級別具有不同大小的2D矩陣。 – djhocking 2011-12-17 07:44:07

試圖創建並通過R中的非平衡數據矩陣循環

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