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本帖最后由 Nicolle 于
12:43 编辑
用winbugs做MCMC方法的参数估计，如何判断最终结果是否已经收敛？是看哪个图像啊？有核密度图，踪迹图，history图，到底该看哪个呀。。。。。。刚自学winbugs，求大神指导，稍作讲解！！！我没有论坛币TT。。。。。。。感激不尽！！
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history图，看轨迹稳定了就差不多了。和manual里说的一样，只能判断一定没收敛，没法判断收敛了
使用R软件中coda程序包
夏落小7 发表于
使用R软件中coda程序包你好，我想问下如何在coda包里导入winbugs里做出来的MCMC输出？因为我看到要用coda包介绍里说分析要建立在mcmc objects 上，我怎么把winbugs的结果变成mcmc objects？求告知，非常感谢！
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论坛法律顾问：王进律师QiTao: WinBUGS在统计分析中的应用（第一部分） | 统计之都 (中国统计学门户网站，免费统计学服务平台)君，已阅读到文档的结尾了呢~~
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本帖最后由 我叫地球仪 于
10:24 编辑
& & 我在用winbugs做SV模型时，想抽出其中一部分数据来估计各个参数的值，比如说要y的扰动项大于0之类的，但我手头上的自理啊都没讲到这个，哪位高手能帮小弟讲解一下方法，谢谢啦！！！！！！！！！！
载入中......
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路过，支持一下
谢谢楼上的童鞋~自己再顶一下~
这可以用一个条件语句进行, if(y&0)...
能否请童鞋讲的更清楚些？比如说我想做收益方程扰动项符号来做，那我该怎么编？是
if（e&0）,y&-rho1/tau*exp(0.5*theta)*(theta-mu)
if（e&0）,y&-rho2/tau*exp(0.5*theta)*(theta-mu)
这样吗？我没看到过有if的语句，真的有的话能否把具体的语句写法写一下吗？谢谢啦！！！！！
我叫地球仪 发表于
能否请童鞋讲的更清楚些？比如说我想做收益方程扰动项符号来做，那我该怎么编？是
if（e&0）,yYou can not use “if” or “then” or “where” type statements in WinBUGS,
but you can essentially implement such statements with creative code that
utilizes the “step” and“equals” functions.
&&y~dnorm(mu,tau)
&&mu &- mu0 + beta*(step(x)*x + (1-step(x))*pow(x,2))
&&fits a linear model for x&0 and a quadratic response for x&0
嗯，十分感谢epoh老师的帮助！！！我去试试
凡事预则立
我没太懂，请问下那个我想选择满足不等于0的数据，来估计模型，怎么选择了？求帮助！
平谈是真……
jiemin 发表于
门槛？?啥门槛？
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我现在做一个了逆建模型，y是观测值，y*是模拟值（y*=ax+b)，两者之差（也就是随机误
差项）符合标准正态分布：y=y*+ε（0，σ2)，然后想用贝叶斯方法估计参数a,b，用到M
CMC方法，看文献都用winbugs计算，可是我试了几次模型编译compile都出错，觉得应该是
模型建立的问题，求各位指点迷津！！！
for( i in 1 : N ) { y[i] &- y*[i] + ε[i]
y*[i] &- a*x[i]+b
ε[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
a ~ dunif(0, 1.5)
b ~ dunif(0, 0.8)
tau ~ dgamma(0.001,0.001)
sigma &- 1 / sqrt(tau)
compile的时候出现：multiple definition of node y[1]!求大家指点迷津啊
载入中......
不好意思哦，俺不会！
All will be gone!
你最好把你的数据和初值，也就是完整的程序发上来，我们
给你修改好也好验证。
我初步判断把y*改成z*就应该可以了，但没你的数据和初值所以没办法验证。
希望你修改运行成功后给我说一声。
数学好就是要天天学
上面是我方便说明问题，所以简写的一个，下面这个是我自己所需编的程序，我觉得是不是类似的问题不该这么建模，是不是我写的model的程序本身有问题
& &for( i in 1 : N ) {
& && &cod[i] &- u[i] + eta[i]
& && &u[i] &- (beta / decay) * (1 - exp(( -decay / v[i]) * x))
& && &eta[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
& &alpha ~ dunif(0, 1.5)
& &decay ~ dunif(0, 0.8)
& &beta &- exp(alpha)
& &tau ~ dgamma(0.001,0.001)
& &sigma &- 1 / sqrt(tau)
Data list(x=1000,N=12,cod=c(13.92,16.05,14.88,16.05,15.77,10.14,2.92,3.38,8.77,6.9,6.46,10.93),v=c(,,032,160,352))
list(alpha=2.3,tau=1.0,decay=0.1)
& &for( i in 1 : N ) {
& && &cod[i] &- u[i] + eta[i]
& && &u[i] &- (beta / decay) * (1 - exp(( -decay / v[i]) * x))
& && &eta[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
& && &alpha ~ dunif(0, 1.5)
& && &decay ~ dunif(0, 0.8)
& && &beta &- exp(alpha)
& && &tau ~ dgamma(0.001,0.001)
& && &sigma &- 1 / sqrt(tau)
& && &list(x=1000,N=12,v=c(,,032,160,352))
& && &list(alpha=2.3,cod=c(13.92,16.05,14.88,16.05,15.77,10.14,2.92,3.38,8.77,6.9,6.46,10.93),tau=2.0,decay=0.1)
现在编辑通过了，又不能初始化了，我们共同解决问题吧！
数学好就是要天天学
data loaded
multiple definitions of node cod[1]
cod[1]& && &13.92
cod[2]& && &16.05
cod[3]& && &14.88
cod[4]& && &16.05
cod[5]& && &15.77
cod[6]& && &10.14
cod[7]& && &2.92
cod[8]& && &3.38
cod[9]& && &8.77
cod[10]& && &6.9
cod[11]& && &6.46
cod[12]& && &10.93
数学好就是要天天学
cod[12] GraphConstant.Node
v[1]& && &
v[2]& && &
v[3]& && &
v[4]& && &
v[5]& && &
v[6]& && &
v[7]& && &
v[8]& && &
v[9]& && &
v[10]& && &
v[11]& && &
v[12]& && &
数学好就是要天天学
this initial value does not correspond to a stochastic node
model is syntactically correct
data loaded
multiple definitions of node cod[1]
cod[1]& && &13.92
cod[2]& && &16.05
cod[3]& && &14.88
cod[4]& && &16.05
cod[5]& && &15.77
cod[6]& && &10.14
cod[7]& && &2.92
cod[8]& && &3.38
cod[9]& && &8.77
cod[10]& && &6.9
cod[11]& && &6.46
cod[12]& && &10.93
cod[1] GraphConstant.Node
cod[2] GraphConstant.Node
cod[3] GraphConstant.Node
cod[4] GraphConstant.Node
cod[5] GraphConstant.Node
cod[6] GraphConstant.Node
cod[7] GraphConstant.Node
cod[8] GraphConstant.Node
cod[9] GraphConstant.Node
cod[10] GraphConstant.Node
cod[11] GraphConstant.Node
cod[12] GraphConstant.Node
v[1]& && &
v[2]& && &
v[3]& && &
v[4]& && &
v[5]& && &
v[6]& && &
v[7]& && &
v[8]& && &
v[9]& && &
v[10]& && &
v[11]& && &
v[12]& && &
数学好就是要天天学
cod[1] 确实存在多重定义
数学好就是要天天学
& &for( i in 1 : N ) {
& && &cod[i] &- u[i] + eta[i]
& && &u[i] &- (beta / decay) * (1 - exp(( -decay / v[i]) * x))
& && &eta[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
& &alpha ~ dunif(0, 1.5)
& &decay ~ dunif(0, 0.8)
& &beta &- exp(alpha)
& &tau ~ dgamma(0.001,0.001)
& &sigma &- 1 / sqrt(tau)
list(x=1000,N=12,v=c(,,032,160,352))
list(alpha=2.3,tau=12.0,decay=0.1)
编辑也能通过
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