用先验数据建立JAGS模型

Question

我已经建立了我的JAGS函数，但无法利用先前的数据使拟合的模型工作。如果有人知道这个错误意味着什么，我已经在下面添加了所有的步骤。我想这与我如何传递我的新数据有关，但不确定的是，任何指针都是非常感激的。

#1. set up the JAGs function
jags.mod = function(){
  #Observation model
  for (i in 2:N) {
    Ohio[i] ~ dnorm(Y[i],tau.v)
    }
  Ohio[1] ~ dnorm(Y[1],tau.v)
  tau.v ~ dgamma(1,0.01)
  #System model
 for(i in 2:N){
   Y[i] ~ dnorm(Y[i-1],tau.w)
    }
  Y[1] ~ dnorm(6,0.001)
  tau.w ~ dgamma(1,0.01)
  sigma.w = 1/sqrt(tau.w)
}

#2.将数据#定义为JAGS需要jags.data = as.list(Ohio_pm25)的列表

#parameters we want to monitor
jags.param = c('Y', 'tau.w', 'sigma.w')

#specify initial values for 2 chains
inits1 = list('Y' = -5, 'tau.w' = 10)
inits2 = list('Y' = 5, 'tau.w' = -10)
jags.inits = list(inits1, inits2)


#3. fitting the JAGS model
jags.mod.fit = jags(data = jags.data, #jags.data is ohio_PM2.5
                inits = jags.inits, 
                parameters.to.save = jags.param, 
                n.chains = 2, 
                n.iter = 100000,
                n.burnin = 5000,
                n.thin = 1, 
                model.file = jags.mod, 
                DIC = FALSE)

数据片段；

ohio_data

     X Obs        Exp       SMR
1   1  14  15.678357 0.8929507
2   2  56  62.786481 0.8919117
3   3  26  26.953383 0.9646284
4   4  57  59.448398 0.9588147
5   5  21  25.710943 0.8167728
6   6  22  24.764319 0.8883749
7   7  67  52.437394 1.2777141
8   8  18  19.082278 0.9432836

ohio_pm2.5

Ohio_pm25
      Date     pm2.5
1   1988-01-01  3.100000
2   1988-01-02  3.000000
3   1988-01-03  8.600000
4   1988-01-04  8.866667
5   1988-01-05  2.800000
6   1988-01-06  3.400000
7   1988-01-07  4.600000
8   1988-01-08  3.900000

Answer 1

我在您的代码中看到了两个问题：

您的数据需要是一个列表，并且数据的名称必须与(“俄亥俄”)中的名称相同。此外，它必须具有与jags相同的维度。当您选择Ohioi时，它应该是一维的。因此，我想，您的数据必须如下所示：

jags.data <- list(Ohio = ohio_pm2.5$pm2.5)

我不得不承认，我不明白ohio_data如何适合你的问题。