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#model
{c<-10000
for(i in 1:N)
{zeros<-0
zeros~dpois(zeros.p)
zeros.p<--l+c
l<--log(alpha)-(1+1/alpha)*log(1+alpha*x[i]/beta)
}
theta~dgamma(0.1,1.0)
beta<-1/theta
alphe~dpar(0.1,0.1)I(0.0001,)
alpha<-alphe
}
inits
list(x=c(0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,0.10,2.10,8.10,10.10,10.10,10.10,10.10,10.10,10.10,10.20,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,20.10,25.10,25.10,25.10,30.10,30.10,30.10,30.90,40.10,40.10,40.10,50.10,50.10,50.10,50.10,50.10,50.10,50.10,50.10,50.10,50.10,50.10,55.10,60.10,70.10,70.10,70.10,70.10,78.10,78.10,78.10,80.10,80.10,80.10,80.10,80.10,80.10,80.10,88.10,90.10,95.10,100.10,100.10,100.10,110.10,110.10,120.10,120.10,140.10,200.10,250.10,250.10,300.10,400.10,480.10,500.10,800.10),N=96)
list(alpha=0.1,theta=1)


这是我参考别人的程序编写的广义帕累托分布参数的贝叶斯估计程序，为什么总是出问题：mulitiple definiton of node...求教大神。。。现在没钱，感激不尽

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关键词：model mode del Mod ODE 统计

改成如下试试，你的程序中少了很多[ i ]，不知是你COPY到论坛的问题，还是原来程序的问题。

model
{c<-10000
for(i in 1:N)
{zeros[i ]<-0
zeros[i ]~dpois(zeros.p[i ])
zeros.p[i ] <--l[i ]+c
l[i ]<--log(alpha)-(1+1/alpha)*log(1+alpha*x[ i ]/beta)
}
theta~dgamma(0.1,1.0)
beta<-1/theta
alphe~dpar(0.1,0.1)I(0.0001,)
alpha<-alphe
}

data（不重复COPY了）
inits最后一行，alpha=0.1须变成alphe.

TimeT兄，十分感激回复，确实l后面丢了[i],按你改的运行了下，结果什么stack overflow。。。看来这个自定义的广义帕累托分布怕是有问题。。。真是心力交瘁啊

TimeT 发表于 2014-4-12 22:55
改成如下试试，你的程序中少了很多[ i ]，不知是你COPY到论坛的问题，还是原来程序的问题。

model

非常感谢，虽然运行结果stack overflow....