time series model in Winbugs的问题

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这是一本书里的例子，原例是quarterly的数据，我改成monthly的，请帮忙看看这个程序哪有问题，想要将数据分解为trend +season, 但是运行结果trend 仍然含有很强的季节性，和原始数据的表现差不多。


model
model {for (t in 1:N) {      y[t] ~ dnorm(mu.y[t],tau[1])
                                       y.new[t] ~  dnorm(mu.y[t],tau[1])
                                       mu.y[t] <- gamma[t] + s[t]}

for (t in 2:N){  gamma[t] ~ dnorm(mu.gam[t],tau[2])
                       mu.gam[t] <- gamma[t-1]+delta[t-1]}
for (t in 3:N) { delta[t-1] ~ dnorm(delta[t-2],tau[3])}
                      delta[1] <- delta1
                      delta1 ~ dnorm(1,0.001)
                      gamma[1] <- gamma1
                      gamma1 ~ dnorm(1,0.001)
# seasonals
for (t in 12:N) { s[t] ~ dnorm(mu.s[t],tau[4])
                      mu.s[t] <- -s[t-1]-s[t-2]-s[t-3]-s[t-4]-s[t-5]-s[t-6]-s[t-7]-s[t-8]-s[t-9]-s[t-10]-s[t-11]}

# initial seasonal conditions
        for (j in 1:11) {s[j] <- s.init[j];         s.init[j] ~ dnorm(1,0.001)}
# precisions
                      tau[1] ~ dgamma(1,0.001)
                      tau[2] <- tau[1]/lambda
                      lambda ~ dunif(0,1)
                      for (j in 3:4) {tau[j] ~ dgamma(1,0.001)
                                       }

                 }

#  Inits
list(tau=c(1,NA,1,1),delta1=0,s.init=c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0),gamma1=0)


#data
list(y=c(1.12,1.18,1.32,1.29,1.21,1.35,1.48,1.48,1.36,1.19,1.04,1.18,1.15,1.26,.............................4.32),N=144)

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关键词：Time Series winbugs WINBUG Series model time Series model winbugs

顶一下，没有人用过吗，是不是prior distribution 设置的问题

我也想用Winbugs做时间序列，并且要增加空间信息，但是我知道该怎么实现，请问您的这个例子是在什么书上看到的？能否给推荐下这本书，我也想看看。谢谢