मैं WinBUGS का नया उपयोगकर्ता हूं और आपकी मदद के लिए एक प्रश्न है। निम्नलिखित कोड चलाने के बाद, मैं के मापदंडों मिल गया beta0के माध्यम से beta4(आँकड़े, घनत्व), लेकिन मैं कैसे का अंतिम मान की भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए पता नहीं है h, जो मैं करने के लिए सेट NAकोड में मॉडल करने के लिए।
क्या कोई मुझे संकेत दे सकता है? किसी भी सलाह की काफी सराहना की जाएगी।
model {
for(i in 1: N) {
CF01[i] ~ dnorm(0, 20)
CF02[i] ~ dnorm(0, 1)
h[i] ~ dpois (lambda [i])
log(lambda [i]) <- beta0 + beta1*CF03[i] + beta2*CF02[i] + beta3*CF01[i] + beta4*IND[i]
}
beta0 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta1 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta2 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta3 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta4 <- log(p)
p ~ dunif(lower, upper)
}
INITS
list(beta0 = 0, beta1 = 0, beta2 = 0, beta3 = 0, p = 0.9)
DATA(LIST)
list(N = 154, lower = 0.80, upper = 0.95,
h = c(1, 4, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 3, 3, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 4, 2,
3, 0, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 0, 1, 3, 3, 3, 1, 0, 1,
0, 5, 2, 1, 2, 1, 3, 3, 1, 1, 0, 2, 2, 0, 3, 0, 0, 3, 2, 2, 2,
1, 0, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 0, 0, 2, 5,
0, 2, 1, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 0, 3, 2, 1, 3, 3, 3, 3, 0, 1, 3, 3,
3, 1, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 4, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 0, 0, 1, 1,
1, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 3, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 1,
0, 3, 3, 0, 0, 1, 2, 6, NA),
CF03 = c(-1.575, 0.170, -1.040, -0.010, -0.750,
0.665, -0.250, 0.145, -0.345, -1.915, -1.515,
0.215, -1.040, -0.035, 0.805, -0.860, -1.775,
1.725, -1.345, 1.055, -1.935, -0.160, -0.075,
-1.305, 1.175, 0.130, -1.025, -0.630, 0.065,
-0.665, 0.415, -0.660, -1.145, 0.165, 0.955,
-0.920, 0.250, -0.365, 0.750, 0.045, -2.760,
-0.520, -0.095, 0.700, 0.155, -0.580, -0.970,
-0.685, -0.640, -0.900, -0.250, -1.355, -1.330,
0.440, -1.505, -1.715, -0.330, 1.375, -1.135,
-1.285, 0.605, 0.360, 0.705, 1.380, -2.385, -1.875,
-0.390, 0.770, 1.605, -0.430, -1.120, 1.575, 0.440,
-1.320, -0.540, -1.490, -1.815, -2.395, 0.305,
0.735, -0.790, -1.070, -1.085, -0.540, -0.935,
-0.790, 1.400, 0.310, -1.150, -0.725, -0.150,
-0.640, 2.040, -1.180, -0.235, -0.070, -0.500,
-0.750, -1.450, -0.235, -1.635, -0.460, -1.855,
-0.925, 0.075, 2.900, -0.820, -0.170, -0.355,
-0.170, 0.595, 0.655, 0.070, 0.330, 0.395, 1.165,
0.750, -0.275, -0.700, 0.880, -0.970, 1.155, 0.600,
-0.075, -1.120, 1.480, -1.255, 0.255, 0.725,
-1.230, -0.760, -0.380, -0.015, -1.005, -1.605,
0.435, -0.695, -1.995, 0.315, -0.385, -0.175,
-0.470, -1.215, 0.780, -1.860, -0.035, -2.700,
-1.055, 1.210, 0.600, -0.710, 0.425, 0.155, -0.525,
-0.565),
CF02 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.38, 0.06, -0.94,
-0.02, -0.28, -0.78, -0.95, 2.33, 1.43, 1.24, 1.26,
-0.75, -1.5, -2.09, 1.01, -0.05, 2.48, 2.48, 0.46,
0.46, -0.2, -1.11, 0.52, -0.37, 0.58, 0.86, 0.59,
-0.12, -1.33, 1.4, -1.84, -1.4, -0.76, -0.23,
-1.78, -1.43, 1.2, 0.32, 1.87, 0.43, -1.71, -0.54,
-1.25, -1.01, -1.98, 0.52, -1.07, -0.44, -0.24,
-1.31, -2.14, -0.43, 2.47, -0.09, -1.32, -0.3,
-0.99, 1.1, 0.41, 1.01, -0.19, 0.45, -0.07, -1.41,
0.87, 0.68, 1.61, 0.36, -1.06, -0.44, -0.16, 0.72,
-0.69, -0.94, 0.11, 1.25, 0.33, -0.05, 0.87, -0.37,
-0.2, -2.22, 0.26, -0.53, -1.59, 0.04, 0.16, -2.66,
-0.21, -0.92, 0.25, -1.36, -1.62, 0.61, -0.2, 0,
1.14, 0.27, -0.64, 2.29, -0.56, -0.59, 0.44, -0.05,
0.56, 0.71, 0.32, -0.38, 0.01, -1.62, 1.74, 0.27, 0.97,
1.22, -0.21, -0.05, 1.15, 1.49, -0.15, 0.05, -0.87,
-0.3, -0.08, 0.5, 0.84, -1.67, 0.69, 0.47, 0.44,
-1.35, -0.24, -1.5, -1.32, -0.08, 0.76, -0.57,
-0.84, -1.11, 1.94, -0.68),
CF01 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, -0.117, -0.211, -0.333, -0.229, -0.272,
-0.243, -0.148, 0.191, -0.263, -0.239, -0.168,
-0.381, -0.512, -0.338, -0.296, 0.067, 0.104,
-0.254, -0.167, -0.526, -0.096, -0.43, 0.013,
-0.438, -0.297, -0.131, -0.098, -0.046, -0.063,
-0.194, -0.155, -0.645, -0.603, -0.374, -0.214,
-0.165, -0.509, -0.171, -0.442, -0.468, -0.289,
-0.427, -0.519, -0.454, 0.046, -0.275, -0.401,
-0.542, -0.488, -0.52, -0.018, -0.551, -0.444,
-0.254, -0.286, 0.048, -0.03, -0.015, -0.219,
-0.029, 0.059, 0.007, 0.157, 0.141, -0.035, 0.136,
0.526, 0.113, 0.22, -0.022, -0.173, 0.021, -0.027,
0.261, 0.082, -0.266, -0.284, -0.097, 0.097, -0.06,
0.397, 0.315, 0.302, -0.026, 0.268, -0.111, 0.084,
0.14, -0.073, 0.287, 0.061, 0.035, -0.022, -0.091,
-0.22, -0.021, -0.17, -0.184, 0.121, -0.192,
-0.24, -0.283, -0.003, -0.45, -0.138, -0.143,
0.017, -0.245, 0.003, 0.108, 0.015, -0.219, 0.09,
-0.22, -0.004, -0.178, 0.396, 0.204, 0.342, 0.079,
-0.034, -0.122, -0.24, -0.125, 0.382, 0.072, 0.294,
0.577, 0.4, 0.213, 0.359, 0.074, 0.388, 0.253, 0.167),
IND = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0))
क्या आप केवल लंबोदर [एन] का मूल्य नहीं पूछ रहे हैं?
—
whuber
@ जब तक हाँ, मुझे लगता है कि यह सही है, लेकिन अधिक मौलिक रूप से, आपको उन चीजों की आवश्यकता है जो आप भविष्यवाणी करना चाहते हैं (यानी, बाद के वितरण के लिए) उन चीजों से अलग हैं जो आपने पहले ही देखी हैं। आप या तो शर्त को स्पष्ट रूप से winbugs में या postprocessing में betas के नमूनों का उपयोग करके बना सकते हैं।
—
एटिरेटू -
@atiretoo जहां तक मैं बता सकता हूं, लैम्बदास वास्तव में वही हैं जो कोई भविष्यवाणी करना चाहता है: यह लॉग लिंक के साथ पॉइसन वितरण के लिए एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल है और लैम्ब्डा पूर्वानुमानित पॉइसन पैरामीटर हैं। उनका अवलोकन नहीं किया गया है। मेरा मानना है कि यहाँ सभी को लैम्ब्डा [एन] पर एक मॉनिटर सेट करना है।
—
whuber
@whuber, मैं नहीं बल्कि मॉनिटर कहेंगे
—
जिज्ञासु
h[N]बजाय lambda[N]... और आप की भविष्यवाणी की मूल्य का पिछला वितरण मिलता है।
@tomek, लेकिन
—
whuber
h[N]अनुमानित मूल्य नहीं है: यह अनुमानित पॉइज़न वितरण के एक सेट से ड्रॉ का एक संग्रह होगा। जैसे कि यह पोइसन मापदंडों में भिन्नता को जोड़ती है और उन पॉइसन वितरण से भिन्नता खुद को बताती है। क्या प्रासंगिक है के वितरण के बाद है lambda[N]।