谁帮忙搞定一下openbugs啊...卡住了

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我需要研究一个两层的贝叶斯模型，如下图所示：


我的winbugs代码如下所示：
model
{
     for( i in 1 : N ) {
       r ~ dbin(Turnover,n)
       Epsilon ~ dnorm(0.0,tau)
       logit(Turnover) <-alpha0 + alpha1*Links + alpha2*Fit + alpha3*Sacrifice + Epsilon
    }
      for( i in 1 : N ) {
        b1 ~ dnorm(0.0,tau)
        alpha1 <- Beta0 + Beta1*OC + Beta2*SC + b1
     }
     for( i in 1 : N ) {
        b2 ~ dnorm(0.0,tau)
        alpha2 <- Gamma0 + Gamma1*OC + Gamma2*SC + b2
     }
     for( i in 1 : N ) {
        b3 ~ dnorm(0.0,tau)
        alpha3 <- Zeta0 + Zeta1*OC + Zeta2*SC + b3
     }
     tau ~ dgamma(0.001,0.001)
     sigma <-1 / sqrt(tau)
      for( i in 1 : N ) {
         alpha0 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Beta0 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Beta1 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Beta2 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Gamma0 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Gamma1 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)  
          Gamma2 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Zeta0 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Zeta1 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
          Zeta2 ~ dnorm(0.0,1.0E-6)
       }
}


这个代码可以正常运行，数据也按照格式输入进去了。每一步都完成了之后，update出现这样的结果：


求高人指点怎么办，，，，，如果可以，能帮我搞定模型的话，可以付钱~~~非常感谢~~~

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关键词：openbugs BUGS Open bug Pen 模型

你這模型寫得有點古怪，i in 1 : N 但卻不見i在你的參數中，
還有probit模型要注意限制觀察值在0~1之間，這可能是你主要出現錯誤的原因

試著把
r ~ dbin(Turnover,n)

換成
r ~ dbin(Turnover.bound,n)
Turnover.bound<-max(0, min(1,Turnover))

這就是利用max function 去限制Turnover只能從0~1 sampling，希望成功囉

楼主你的问题解决了吗
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model
{
for (i in 1:N) {
r[i]~dbin(p,n[i])
}
p~dbeta(a,b)
a~dunif(1,5)
b~dunif(0,1)
}
list(n=c(10, 10, 5, 5, 6, 8, 12, 11,10, 9),
      r=c(10, 10, 5, 5, 6, 8, 12, 11,10, 9),
N=10)
list(a=2,b=0.5)


也是做一个两层的贝叶斯

echoliu 发表于 2016-1-21 18:46
楼主你的问题解决了吗
我也遇到这样的问题
model

我猜是因为，r中每个元素与n中元素都一样，那么p几乎就是1了。我把p最后一个元素从9变成8，就能运行了。

多谢，我先试试

echoliu 发表于 2016-1-21 18:46
楼主你的问题解决了吗
我也遇到这样的问题
model

我写了一个两层贝叶斯，第二层的模型参数一直不收敛，不知道是为什么，有大神帮忙看下没
model;
{

for( k in 1 : M ) {
          cnc[k] <-  lamda*delta*t[k]
      for( j in 1 : M ) {
         sigma[j , k] <- sigmaB * Q[j , k] + sigmae * Im[j , k]
      }
   }

for( i in 1 : N ) {
      Y[i,1:M] ~ dmnorm(cnc[],invsigma[1:M,1:M])
   }

  #lamda ~ dnorm( 0.0,1.0E-6)
   lamda ~ dnorm( miulamda, prelamda)
  prelamda<- 1/miusigma
   invsigma[1:M,1:M] <- inverse(sigma[1:M,1:M])

  sigmaB ~dunif(0, 100)
  miulamda ~ dnorm( 0.0,1.0E-6)
  miusigma ~ dunif(0, 100)
   sigmae ~ dunif(0, 100)


#sigmaB ~dunif(0, 1)
  #miulamda ~ dnorm( 0.0,1.0E-1)
}


list( N=8, M=10, delta=150, t = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
         Q = structure(
                .Data =   c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
                             1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
                             1, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3,
                             1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4,
                             1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5,
                             1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6, 6,
                             1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 7, 7,
                             1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 8,
                             1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9,
                             1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
                                                .Dim = c(10,10)),
     Im = structure(
                .Data =   c(1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
                             0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,  
                             0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
                             0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
                             0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
                             0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,
                             0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,
                             0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
                             0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,
                             0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1),
                                                .Dim = c(10,10)),
    Y = structure(
            .Data =   c(0.127,        0.527,        0.555,        0.726,        0.821,        1.290,        1.602,        1.973,        2.119,        2.573,       
                        0.437,        0.609,        0.904,        1.079,        1.351,        1.933,        2.747,        3.175,        3.815,        4.504,       
                        0.278,        0.501,        0.953,        1.030,        1.486,        2.015,        2.567,        3.288,        3.667,        4.443,       
                        0.457,        0.564,        1.101,        1.316,        1.376,        2.290,        2.858,        3.448,        4.091,        4.754,       
                        0.529,        0.713,        1.291,        1.391,        1.718,        2.526,        3.363,        3.968,        4.754,        5.576,       
                        0.442,        0.756,        0.910,        1.419,        1.823,        2.429,        3.038,        3.576,        4.132,        4.833,       
                        0.386,        0.647,        1.210,        1.386,        1.946,        2.424,        3.252,        3.977,        4.668,        5.512,       
                        0.443,        0.685,        1.195,        1.571,        1.985,        2.593,        3.319,        3.949,        4.606,        5.509),
                                                .Dim = c(8,10)))
list(sigmaB=0.0001, sigmae=0.0001, lamda=0.0001 , miulamda=0.9 ,miusigma=0.1)

echoliu 发表于 2016-1-21 18:46
楼主你的问题解决了吗
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model

你的模型最后怎么样了，能请教一下么

echoliu 发表于 2016-1-21 18:46
楼主你的问题解决了吗
我也遇到这样的问题
model

没收敛吧？