Bayesian广义Poisson的零-一个技巧

Question

我将计数数据拟合到JAGS中的广义Poisson分布，使用零-1技巧。我正在遵循“贝叶斯建模使用WinBUGS”一书中的代码(第286页).Here是我的代码：

GPoisson.model <- function(){
C <- 10000
for(i in 1:N){
    zeros[i] <- 0
    zeros[i] ~ dpois(zeros.mean[i])
    zeros.mean[i] <- -l[i] + C
    #log-likelihood 
    lambda.star[i] <- (1-omega)*lambda[i] + omega*y[i]
    l[i] <- log((1-omega)*lambda[i]) + (y[i]-1)*log(lambda.star[i]) -
    loggam(y[i]+1) - lambda[i]
    #log-link + linear predictor
    log(lambda[i]) <- log(E[i]) + inprod(X[i,],beta[])
    }
#priors
omega ~ dbeta(1,1)
for(j in 1:17){
    beta[j] ~ dnorm(0,0.001)
}

}

当我运行模型时，我得到了以下错误：

Compilation error on line 6.
Attempt to redefine node zeros[1]

我还是不明白泽罗西怎么了。请告诉我。提前谢谢。

Answer 1

你的台词

     zeros[i] <- 0
     zeros[i] ~ dpois(zeros.mean[i])

引起麻烦。在JAGS中，您不能重新定义变量的给定值。我觉得你应该放弃这句话：

 zeros[i] <- 0

从你的代码