rjags 错误 对 ilogit 的矢量参数无效

Question

我想比较 betareg 回归与使用 rjags 的相同回归

library(betareg)
d = data.frame(p= sample(c(.1,.2,.3,.4),100, replace= TRUE),
id = seq(1,100,1))
# I am looking to reproduce this regression with jags
b=betareg(p ~ id, data= d, 
link = c("logit"), link.phi = NULL, type = c("ML"))
summary(b)

下面我正在尝试使用 rjags 进行相同的回归

#install.packages("rjags")
library(rjags)
jags_str = "
model {
#model
y ~ dbeta(alpha, beta)
alpha <- mu * phi
beta  <- (1-mu) * phi
logit(mu) <- a + b*id
#priors
a  ~ dnorm(0, .5)
b  ~ dnorm(0, .5)
t0 ~ dnorm(0, .5)
phi <- exp(t0)
}" 
id = d$id
y = d$p
model <- jags.model(textConnection(jags_str), 
data = list(y=y,id=id)
)
update(model, 10000, progress.bar="none"); # Burnin for 10000 samples
samp <- coda.samples(model, 
variable.names=c("mu"), 
n.iter=20000, progress.bar="none")
summary(samp)
plot(samp)

我在这一行上收到错误

model <- jags.model(textConnection(jags_str), 
data = list(y=y,id=id)
)
Error in jags.model(textConnection(jags_str), data = list(y = y, id = id)) : 
RUNTIME ERROR:
Invalid vector argument to ilogit

你能建议一下吗

(1(如何修复错误

(2( 如何设置贝塔回归的先验

谢谢。

Answer 1

发生此错误是因为您已将id向量提供给标量函数logit。在 Jags 中，逆链接函数无法矢量化。要解决此问题，您需要使用for循环来遍历id的每个元素。为此，我可能会在数据列表中添加一个额外的元素，表示id有多长。

d = data.frame(p= sample(c(.1,.2,.3,.4),100, replace= TRUE),
id = seq(1,100,1), len_id = length(seq(1,100,1)))

从那里，您只需对jags代码进行少量编辑即可。

for(i in 1:(len_id)){
y[i] ~ dbeta(alpha[i], beta[i])
alpha[i] <- mu[i] * phi
beta[i]  <- (1-mu[i]) * phi
logit(mu[i]) <- a + b*id[i]
}

但是，如果您跟踪mu它将是一个矩阵，该矩阵为 20000(# 次迭代(乘以 100(id的长度(。您可能对实际参数(a、b和phi(更感兴趣。