मुझे कुछ वितरण मिले हैं जिनके लिए BUGS और R में अलग-अलग पैरामीटर हैं: नॉर्मल, लॉग-नॉर्मल और वेइबुल।
इनमें से प्रत्येक के लिए, मैं इकट्ठा करता हूं कि R द्वारा उपयोग किए जाने वाले दूसरे पैरामीटर को BUGS (या मेरे मामले में JAGS) में उपयोग किए जाने से पहले उलटा (1 / पैरामीटर) बदलने की आवश्यकता है।
क्या किसी को इन परिवर्तनों की एक व्यापक सूची के बारे में पता है जो वर्तमान में मौजूद है?
निकटतम मैं पा सकता हूं कि जेएजीएस 2.2.0 उपयोगकर्ता मैनुअल के तालिका 7 में वितरण की तुलना ?rnormआदि के परिणामों और शायद कुछ संभावना ग्रंथों के साथ की जाएगी। इस दृष्टिकोण से यह प्रतीत होता है कि परिवर्तनों को अलग से pdfs से निकालने की आवश्यकता होगी।
मैं इस कार्य (और संभावित त्रुटियों) से बचना पसंद करूंगा यदि यह पहले से ही किया गया है, या फिर यहां सूची शुरू करें।
अद्यतन करें
बेन के सुझावों के आधार पर, मैंने आर से बीयूजीएस मापदंडों के डेटाफ्रेम को बदलने के लिए निम्नलिखित कार्य लिखा है।
##' convert R parameterizations to BUGS paramaterizations
##'
##' R and BUGS have different parameterizations for some distributions.
##' This function transforms the distributions from R defaults to BUGS
##' defaults. BUGS is an implementation of the BUGS language, and these
##' transformations are expected to work for bugs.
##' @param priors data.frame with colnames c('distn', 'parama', 'paramb')
##' @return priors with jags parameterizations
##' @author David LeBauer
r2bugs.distributions <- function(priors) {
norm <- priors$distn %in% 'norm'
lnorm <- priors$distn %in% 'lnorm'
weib <- priors$distn %in% 'weibull'
bin <- priors$distn %in% 'binom'
## Convert sd to precision for norm & lnorm
priors$paramb[norm | lnorm] <- 1/priors$paramb[norm | lnorm]^2
## Convert R parameter b to JAGS parameter lambda by l = (1/b)^a
priors$paramb[weib] <- 1 / priors$paramb[weib]^priors$parama[weib]
## Reverse parameter order for binomial
priors[bin, c('parama', 'paramb')] <- priors[bin, c('parama', 'paramb')]
## Translate distribution names
priors$distn <- gsub('weibull', 'weib',
gsub('binom', 'bin',
gsub('chisq', 'chisqr',
gsub('nbinom', 'negbin',
as.vector(priors$distn)))))
return(priors)
}
##' @examples
##' priors <- data.frame(distn = c('weibull', 'lnorm', 'norm', 'gamma'),
##' parama = c(1, 1, 1, 1),
##' paramb = c(2, 2, 2, 2))
##' r2bugs.distributions(priors)