JAGS/BUGS中pow()运算符

Question

这可能并不重要，但这是我好奇了一段时间的事情。

在JAGS/BUGS中构建模型时，我最初被教导使用pow()函数(例如，tau <- pow(sigma, -2)将标准偏差转换为正态分布中的精度参数)来处理幂转换，但通常情况下，我最终会使用简单的算术运算符。

我的问题是：pow()有没有编程或语法上的好处，或者这只是一个美学问题？

作为初步探索，这里是一个简单的线性回归玩具的良好的长期运行，指定了两种方法。我使用的是JAGS，在R中使用R2jags包调用。

# first some fake data
N <- 1000
x <- 1:N
y <- x + rnorm(N)

# model 1
cat('model {
  for (i in 1:N) {
    y[i] ~ dnorm(y.hat[i], tau)
    y.hat[i] <- a + b * x[i]
  }
  a ~ dnorm(0, .0001)
  b ~ dnorm(0, .0001)
  tau <- pow(sigma, -2)   ### this is the only difference
  sigma ~ dunif(0, 100)
}', file="test1.jags")

# model 2
cat('model {
  for (i in 1:N) {
    y[i] ~ dnorm(y.hat[i], tau)
    y.hat[i] <- a + b * x[i]
  }
  a ~ dnorm(0, .0001)
  b ~ dnorm(0, .0001)
  tau <- 1/(sigma*sigma)   ### this is the only difference
  sigma ~ dunif(0, 100)
}', file="test2.jags")

两者产生的后置结果基本相同(未显示，您只能相信我; )，并且运行的时间基本相同。

test.data <- list(x=x,y=y,N=N)

# give both a nice long run

system.time(test1.jags.out <- jags(model.file="test1.jags", data=test.data, 
                  parameters.to.save=c("a","b","tau","sigma"), n.chains=3, n.iter=100000))
   user  system elapsed 
 166.85    0.03  166.97 

system.time(test2.jags.out <- jags(model.file="test2.jags", data=test.data, 
                  parameters.to.save=c("a","b","tau","sigma"), n.chains=3, n.iter=100000))
   user  system elapsed 
 162.42    0.00  162.75 

有什么我看不到的区别吗？

Answer 1

在这一点上，它们是相同的，因为至少是Jags版本4.0.0。See here

在jags论坛上的这篇文章中，重要的文本是：

“Pow函数具有别名"pow”，因此可以作为"a^b“或"pow(a，b)”调用。“

请继续使用您觉得更舒服的。我相信最初的pow函数的使用来自于winbugs。