检查复杂层次模型 JAGS 中的收敛性
checking for convergence in complex hierarchical models JAGS
我估计了一个具有许多随机效应的复杂层次模型，但我真的不知道检查收敛性的最佳方法是什么。我有来自几百个人的复杂纵向数据，并为每个人估计了相当多的参数。正因为如此，我可以通过许多跟踪图进行目视检查。或者我真的应该花一天时间浏览所有的轨迹图吗？检查收敛性的更好方法是什么？我是否必须为个人层面的每个参数计算 Gelman 和 Rubin's Rhat？我什么时候可以得出模型收敛的结论？当绝对所有数以千计的参数达到收敛？期望这样是否明智？还是有什么“整体收敛”之类的东西？还有一些人级别的参数没有收敛是什么意思？将 R2jags 包中的 autorun.jags 与这样的模型一起使用是否有意义，还是永远只是 运行？我知道，这些问题很多，但我只是不知道如何解决。
我用于收敛的度量是潜在的比例缩减因子 (psrf)*，使用 R 包 coda 中的 gelman.diag 函数 coda。
但是，尽管我也有 tens/hundreds 个，但我也在快速地目视检查所有的跟踪图。如果将它们放入 PNG 文件中，然后使用例如快速浏览它们，速度会非常快。 IrfanView（如果您需要我对此进行扩展，请告诉我）。
Marc Kery（伟大的贝叶斯书籍的作者）的一个例子很好地描述了您应该检查跟踪图的原因：请参阅 "Never blindly trust Rhat for convergence in a Bayesian analysis"，这里我附上了来自这封电子邮件的不言自明的图片：
这与我使用 psrf 时的 Rhat 统计数据有关，但 psrf 很可能也受此影响......最好检查链。
*) Gelman, A. & Rubin, D. B. 使用多个序列的迭代模拟推断。状态。科学。 7, 457–472 (1992)。
我估计了一个具有许多随机效应的复杂层次模型，但我真的不知道检查收敛性的最佳方法是什么。我有来自几百个人的复杂纵向数据，并为每个人估计了相当多的参数。正因为如此，我可以通过许多跟踪图进行目视检查。或者我真的应该花一天时间浏览所有的轨迹图吗？检查收敛性的更好方法是什么？我是否必须为个人层面的每个参数计算 Gelman 和 Rubin's Rhat？我什么时候可以得出模型收敛的结论？当绝对所有数以千计的参数达到收敛？期望这样是否明智？还是有什么“整体收敛”之类的东西？还有一些人级别的参数没有收敛是什么意思？将 R2jags 包中的 autorun.jags 与这样的模型一起使用是否有意义，还是永远只是 运行？我知道，这些问题很多，但我只是不知道如何解决。
我用于收敛的度量是潜在的比例缩减因子 (psrf)*，使用 R 包 coda 中的 gelman.diag 函数 coda。
但是，尽管我也有 tens/hundreds 个，但我也在快速地目视检查所有的跟踪图。如果将它们放入 PNG 文件中，然后使用例如快速浏览它们，速度会非常快。 IrfanView（如果您需要我对此进行扩展，请告诉我）。
Marc Kery（伟大的贝叶斯书籍的作者）的一个例子很好地描述了您应该检查跟踪图的原因：请参阅 "Never blindly trust Rhat for convergence in a Bayesian analysis"，这里我附上了来自这封电子邮件的不言自明的图片：
这与我使用 psrf 时的 Rhat 统计数据有关，但 psrf 很可能也受此影响......最好检查链。
*) Gelman, A. & Rubin, D. B. 使用多个序列的迭代模拟推断。状态。科学。 7, 457–472 (1992)。