model{
for(t in 1:T){
for(j in 1:N){
x[j,t]~dnorm(mux[j,t],psi[j])
ephat[j,t]<-x[j,t]-mux[j,t]
}
mux[1,t]<-lam01*E[t]+lam11
mux[2,t]<-lam22*E[t]+lam21
mux[3,t]<-lam32*E[t]+lam31
mux[4,t]<-lam42*E[t]+lam41
E[t]~dnorm(0,psd)
}
#priors on observation model
lam01~dnorm(0.0,1.0)
lam11~dnorm(0.0,1.0)
lam21~dnorm(0.0,1.0)
lam31~dnorm(0.0,1.0)
lam41~dnorm(0.0,1.0)
lam22~dnorm(0.0,1.0)
lam32~dnorm(0.0,1.0)
lam42~dnorm(0.0,1.0)
psd~dgamma(1.0,1.0)
for(j in 1:N){
psi[j]~dnorm(1.0,1.0)
}
}#end of model
Data
list(T=31,N=4,
x=structure(
.Data=c(
20.224 , 0.215 , 1.240 , 2.252 , 4.256 , 0.266 , 0.309 , 0.351 , 0.377 , 0.403 , 0.432 , 0.439 , 0.454 ,
0.438 , 0.485 , 0.531 , 0.627 , 0.660 , 0.637 , 0.684 , 0.504 , 0.511 , 0.527 , 0.556 , 0.592 , 0.625 ,
0.648 , 0.667 , 0.688 , 0.705 , 4.716 ,0.097 , 0.112 , 0.125 , 0.150 , 0.145 , 0.144 , 0.167 , 0.229 ,
0.251 , 0.256 , 0.254 , 6.245 , 0.298 , 0.332 , 0.339 , 0.319 , 0.423 , 0.387 , 0.339 , 0.341 , 0.318 ,
0.333 , 0.396 , 8.385 , 0.427 , 0.519 , 0.598 , 0.638 , 0.665 , 0.648 , 0.598 ,0.311 , 0.282 , 0.255 ,
0.240 , 9.228 , 0.229 , 0.228 , 0.222 , 0.207 , 0.182 , 0.157 , 0.157 , 0.157 , 0.145 , 0.129 , 0.123 ,
0.108 , 0.103 , 5.104 , 0.110 , 0.117 , 0.128 , 0.135 , 0.149 , 0.157 , 0.160 , 0.165 , 0.173 , 0.183 ,
0.206 , 0.204 ,10.521 , 0.533 , 0.554 , 0.592 , 0.630 , 0.640 , 0.629 , 0.639 , 0.643 , 0.639 , 0.682 ,
0.744 , 20.717 , 20.697 , 0.683 , 0.728 , 0.780 , 0.784 , 0.793 , 0.793 , 0.774 , 0.743 , 0.737 , 0.758 ,
0.759 , 40.790 , 0.825 , 0.835 , 0.861 , 0.888 , 0.859 ),
.Dim=c(4,31)))