r2winbugs

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    我試圖運行一個使用大型數據集(5.9百萬行)的模型。我得到錯誤made use of undefined node ... 我試過很多樣本數據(從我的大型數據集),通過模型罰款,直到樣本數據集大小達到〜8900行在哪一點出現錯誤。 我可以嘗試生成一些示例數據以在必要時演示模型,但是不知道它是否與我正在使用的數據量有關?由於所討論的變量(節點)是在其他地方定義的,並且可以很好地處理示例數據,所以我被

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    我正在使用OpenBUGS和R程序包R2OpenBUGS開發二項混合模型。我已經成功構建了更簡單的模型,但是一旦我爲不完全檢測添加了另一個級別,我總是會收到錯誤variable X is not defined in model or in data set。我已經嘗試了許多不同的東西,包括更改數據結構並將數據直接輸入到OpenBUGS中。我發佈了這個消息,希望別人有這個錯誤的經驗,並且可能知道爲

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    我是新來OpenBUGS和我在運用Logit()函數擬合模型得到了一些問題。 讀圍繞我發現,這一個可能的解決辦法是明確指定的分對數函數,而無需使用WinBUGS軟件自身的Logit功能: 在更復雜的模型,我們已經相當頻繁遇到的問題當使用 WinBUGS軟件自身的Logit功能,比如與實現 融合(實際上,問題可能甚至相當簡單 車型出現)。因此,通常最好由logit.p來指定變換 明確[I] < -

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    「集合運算符c錯誤」我試圖使用R2OpenBUGS在OpenBUGS中運行微分方程求解器。 我已經在OpenBUGS/Diff/Examples文件夾中使用了指數衰減示例(Example01.odc)。 這個例子的第一部分是模擬,第二部分是推理版本,我嘗試應用。兩者都在OpenBUGS中直接運行OK。 當我試圖與R運行它,我在日誌中得到一個錯誤: expected the collection o

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    所有! 我使用winbugs做簡單的線性迴歸。但是,系統總是給出錯誤消息,預計逗號。 這裏是我的模型聲明: model { for (i in 1:I) { Z[i] ~ dnorm(beta0 + beta1 * X[i], tau) } tau <- 1/(sigma*sigma) sigma ~ dunif(0, 100)

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    我遇到的問題是如何使用R2WinBUGS運行一些仿真研究。其目的是模擬n個數據集(瞄準1000,但從10開始),並將它們全部作爲矩陣放入R2WinBUGS代碼,以便當它移植到WinBUGS時,它將運行產生n個數據集的估計值。下面是我目前有: 的型號: model{ alpha0 ~ dnorm(66.6, 0.01) alpha1 ~ dnorm(0.3, 0.01)

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    我是WinBUGS/OpenBUGS的新手,並且無法調試我的代碼。 有沒有人知道BUGS模型的潛在錯誤信息列表及其在普通英語中的含義?

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    我正在嘗試學習WINBUGS,並嘗試構建一個小模型,從一個教科書中的示例調整(代碼如下),假設感染運營商的隱藏人口,同時具有增長率(「R0」)和隨時間的移除率(篩選和治療)。但是,我傾向於得到一系列錯誤消息(「無效或意外令牌掃描」,「無法執行INIT」等)。因此,有更多WINBUGS經驗的人能夠如此友善地注視我在理解WINBUGS方面是否犯了愚蠢的錯誤?我特別不確定是否可以在WINBUGS中完成羣

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    第一次在這裏發佈,所以我希望我能夠勾選所有要求的框。我正在使用NICE技術支持文檔通過R和R2WinBUGS提供的代碼進行網絡元分析。模型可以很好地使用均值差異,但是當我轉換爲對衝G時,我突然收到一個未定義的實際誤差,這似乎是非正定協方差矩陣的結果。我敢肯定我錯過了一些明顯的事情,但希望得到任何幫助。請參閱下面的代碼。 library(R2WinBUGS) re_normal_gaus <-

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    我想實現以下模型JAGS爲WinBUGS軟件寫: model { for (i in 1:N) { wtp[i] ~ dweib(r[G[i]], mu[i])I(lower[i], upper[i]) mu[i] <- exp(beta[G[i]]) G[i] ~ dcat(P[]) } P[1] ~ d