JAGS/BUGS中的pow（）運算符

這可能並不重要，但是我一直在好奇。當我在JAGS/BUGS中構建一個模型時，我最初被教導使用pow()函數處理能量轉換（例如tau <- pow(sigma, -2)將標準偏差轉換爲正態分佈的精度參數），但很多時候我會結束而是使用簡單的算術運算符。JAGS/BUGS中的pow（）運算符

我的問題是這樣的嗎？pow()有編程或語法上的好處，還是僅僅是一個美學問題？

通過最初的探索，這裏有一個很好的，長期的玩具簡單線性迴歸，具體說明了兩種方式。我正在使用JAGS，使用R2jags包在R中調用。

# first some fake data 
N <- 1000 
x <- 1:N 
y <- x + rnorm(N) 

# model 1 
cat('model { 
    for (i in 1:N) { 
    y[i] ~ dnorm(y.hat[i], tau) 
    y.hat[i] <- a + b * x[i] 
    } 
    a ~ dnorm(0, .0001) 
    b ~ dnorm(0, .0001) 
    tau <- pow(sigma, -2) ### this is the only difference 
    sigma ~ dunif(0, 100) 
}', file="test1.jags") 

# model 2 
cat('model { 
    for (i in 1:N) { 
    y[i] ~ dnorm(y.hat[i], tau) 
    y.hat[i] <- a + b * x[i] 
    } 
    a ~ dnorm(0, .0001) 
    b ~ dnorm(0, .0001) 
    tau <- 1/(sigma*sigma) ### this is the only difference 
    sigma ~ dunif(0, 100) 
}', file="test2.jags")

這兩個產量基本上相當於後輩（沒有顯示，你只需要相信我）），並運行在基本相當的時間。

test.data <- list(x=x,y=y,N=N) 

# give both a nice long run 

system.time(test1.jags.out <- jags(model.file="test1.jags", data=test.data, 
        parameters.to.save=c("a","b","tau","sigma"), n.chains=3, n.iter=100000)) 
    user system elapsed 
166.85 0.03 166.97 

system.time(test2.jags.out <- jags(model.file="test2.jags", data=test.data, 
        parameters.to.save=c("a","b","tau","sigma"), n.chains=3, n.iter=100000)) 
    user system elapsed 
162.42 0.00 162.75

我沒看到有什麼區別嗎？

來源

2017-02-28 Matt Tyers

由於至少Jags版本4.0.0，它們在此處是相同的。 See here

是在那個特定的崗位尖齒論壇重要的文字是：

「pow函數有別名‘POW’，因此它可以被調用無論是作爲‘一個^ b’的或」 POW （A，b）」

繼續使用哪一個你感覺更舒服我相信，利用原有pow功能來自WinBUGS軟件

來源

2017-03-01 14:44:06

有趣 - 。謝謝！ –

JAGS/BUGS中的pow（）運算符

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