如何使用Rjags随机初始化链？

Question

我正在尝试随机初始化贝叶斯模型的链，今天我将其手动插入值，如下所示：

inits1 <- list("alpha" = 10, "beta" = 3.2, "lambda" = 2)
inits2 <- list("alpha" = 18, "beta" = 7, "lambda" = 4.6)
inits3 <- list("alpha" = 16, "beta" = 5, "lambda" = 3.1)

model.inits <- list(inits1, inits2, inits3)

我尝试通过以下方式执行它，但导致错误：

inits <- function(){ list("alpha"=rnorm(p), "beta" = rlnorm(p), "lambda" = runif(p))}

其中p-> 3（模型的参数数量）

跟随错误：

错误：使用rjags编译和调整模型时发生以下错误：setParameters（init.values [[i]]，i）中的错误：运行时错误：为alpha提供的值中的尺寸不匹配

Answer 1

这里是rjags的初始化函数的示例，该函数最多可使用8个链：

inits_func <- function(chain){
  gen_list <- function(chain = chain){
    list( 
      alpha = rnorm(1, 14, 2),
      beta = rlnorm(1, log(5), log(1)),
      lambda = runif(1, 0.05, 5),
      .RNG.name = switch(chain,
                         "1" = "base::Wichmann-Hill",
                         "2" = "base::Marsaglia-Multicarry",
                         "3" = "base::Super-Duper",
                         "4" = "base::Mersenne-Twister",
                         "5" = "base::Wichmann-Hill",
                         "6" = "base::Marsaglia-Multicarry",
                         "7" = "base::Super-Duper",
                         "8" = "base::Mersenne-Twister"),
      .RNG.seed = sample(1:1e+06, 1)
    )
  }
  return(switch(chain,           
                "1" = gen_list(chain),
                "2" = gen_list(chain),
                "3" = gen_list(chain),
                "4" = gen_list(chain),
                "5" = gen_list(chain),
                "6" = gen_list(chain),
                "7" = gen_list(chain),
                "8" = gen_list(chain)
  )
  )
}

要注意的重要一点是，该函数应1）具有一个名为chain的单个参数，以及2）您需要手动指定要为每个链估计的参数数量。

在您的函数中，您指定了p=3。因此，最终每条链生成三个alpha，beta和lambda参数。查看您之前使用的列表，似乎每个链应该具有单个alpha，beta和lambda参数（即，模型中只有一个alpha，beta和lambda参数）。另外，您应指定的参数（例如，对于正态分布，请使用mu和sd；对于均匀分布，请指定上限和下限）。我根据您在三个列表中指定的值“盯梢”了这些。您也可以极大地简化此功能，并且如果您愿意的话，也可以不为每个链指定RNG算法。您编写的函数可以改为：

inits <- function(chain){
 list(
 alpha = rnorm(1),
 beta = rlnorm(1),
 lambda = runif(1))
}

但是同样，您想在rnorm，rlnorm和runif中指定其他参数。