使用 JAGS for R 的分层模型显示错误的均值数

Question

我有 2 列数据，y 和 grp，我正在尝试创建如上所示的 JAGS 模型。 grp 是组，我有 5 个组。以下代码来自here。我使用这段代码是因为标题 Model and Data 下的描述看起来几乎像这个分层模型。

但我在查看摘要时只得到一个 mu。应该有 5 mu's，每组一个。有人可以更正代码吗？您也可以指出其他地方提供的类似示例，我可以尝试对其进行修改。我在代码中遗漏了一些东西，我相信代码可能类似于 question 但是当我这样修改它时，即使有 5 种方法，我似乎也没有得到正确的方法。

不确定这个问题是否属于 math stackexchange。

mod_string = " model {
   for (i in 1:length(y) {
    theta[i] ~ dnorm(mu[grp[i]], invTau2)
    y[i] ~ dnorm(theta[i], 1/sig)
  }
  mu ~ dnorm(0, 1e6)
  invTau2 ~ dgamma(1.0/2.0, 1.3/2.0)
  tau2 <- 1/invTau2

  invgamma2 ~ dgamma(1.0/2.0, 2.1/2.0)
  sig = 1/invgamma2
    } "

summary(mod_sim)

Iterations = 2001:52000
Thinning interval = 1 
Number of chains = 3 
Sample size per chain = 50000 

1. Empirical mean and standard deviation for each variable,
   plus standard error of the mean:

         Mean    SD  Naive SE Time-series SE
mu  5.639e-07 0.001 2.582e-06      2.582e-06
sig 1.570e+00 1.888 4.874e-03      7.068e-03

Answer 1

您似乎在使用嵌套索引，其中 grp 是一个长度为 y 的向量，描述了每个元素 y 属于哪个组。如果每个组都需要它自己的平均值，那么您需要生成 5 theta 个先验。这在它自己的循环中最容易完成。因此，您的模型字符串看起来像：

mod_string <- " model {
   # loop for y
   for (i in 1:length(y)) {
     y[i] ~ dnorm(theta[grp[i]], sig)
   }
   # loop for theta
   for (g in 1:ntheta){
     theta[g] ~ dnorm(mu, tau2)
   }
   # other priors. JAGS uses precision so you need to use the reciprocal 
   # of 1e6 for the variance of mu.
   mu ~ dnorm(0, 0.000001)
   invTau2 ~ dgamma(1.0/2.0, 1.3/2.0)
   tau2 <- 1/invTau2

   invgamma2 ~ dgamma(1.0/2.0, 2.1/2.0)
   sig <- 1/invgamma2
} "

请注意，您还需要向模型提供标量 ntheta，这将是唯一组的数量（在本例中为 ntheta = 5）。现在，如果您跟踪 theta，您将得到 5 个估计值，而 mu 有 1 个估计值（这是所有组的总估计平均值）。

使用 JAGS for R 的分层模型显示错误的均值数

Hierarchical model using JAGS for R shows wrong number of means

jags

hierarchical-bayesian

rjags