r语言 - 如何处理 JAGS 模型中的"Non-conforming parameters with inprod function"

Question

我正在尝试使用R2jags相机捕获站的栖息地协变量对整体物种丰富度的方差进行建模。但是，我不断收到错误：

"Error in jags.model(model.file, data = data, inits = init.values, n.chains = n.chains,  : 
  RUNTIME ERROR:
Non-conforming parameters in function inprod"

我在以前的 JAGS 模型中使用了一个非常相似的函数(以查找物种丰富度(，所以我不确定为什么它现在不起作用......

我已经尝试以不同的方式格式化 inprod 函数中的协变量，作为数据框和矩阵，但无济于事。

变量规格：

J=length(ustations) #number of camera stations
NSite=Global.Model$BUGSoutput$sims.list$Nsite
NS=apply(NSite,2,function(x)c(mean(x)))
###What I think is causing the problem:
COV <- data.frame(as.numeric(station.cov$NDVI), as.numeric(station.cov$TRI), as.numeric(station.cov$dist2edge), as.numeric(station.cov$dogs), as.numeric(station.cov$Leopard_captures))
###but I have also tried:
COV <- cbind(station.cov$NDVI, station.cov$TRI, station.cov$dist2edge, station.cov$dogs, station.cov$Leopard_captures)

JAGS模型：

sink("Variance_model.txt")
cat("model {
# Priors
Y ~ dnorm(0,0.001)              #Mean richness
X ~ dnorm(0,0.001)              #Mean variance
for (a in 1:length(COV)){
U[a] ~ dnorm(0,0.001)}      #Variance covariates
# Likelihood
for (i in 1:J) { 
mu[i] <- Y          #Hyper-parameter for station-specific all richness
NS[i] ~ dnorm(mu[i], tau[i])   #Likelihood
tau[i] <- (1/sigma2[i])
log(sigma2[i]) <- X + inprod(U,COV[i,])
}
}
", fill=TRUE)
sink()
var.data <- list(NS = NS, 
                 COV = COV,
                 J=J)

捆绑数据：

# Inits function
var.inits <- function(){list(
  Y =rnorm(1), 
  X =rnorm(1), 
  U =rnorm(length(COV)))}
# Parameters to estimate
var.params <- c("Y","X","U")
# MCMC settings
nc <- 3
ni <-20000
nb <- 10000
nthin <- 10

启动吉布斯采样器：

jags(data=var.data,
     inits=var.inits,
     parameters.to.save=var.params,
     model.file="Variance_model.txt", 
     n.chains=nc,n.iter=ni,n.burnin=nb,n.thin=nthin)

最终，我得到错误：

Compiling model graph
   Resolving undeclared variables
   Allocating nodes
Deleting model
Error in jags.model(model.file, data = data, inits = init.values, n.chains = n.chains,  : 
  RUNTIME ERROR:
Non-conforming parameters in function inprod

最后，我想计算栖息地协变量的平均值和 95% 可信区间 (BCI( 估计值，假设这些协变量会影响站点特定(点级(物种丰富度的方差。

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

看起来您正在使用length来生成U的先验。在JAGS中，此函数将返回节点数组中的元素数。在这种情况下，这将是行数乘以COV列数。

相反，我会为您的data列表提供一个标量，您提供给jags.model.

var.data <- list(NS = NS, 
                 COV = COV,
                 J=J,
                 ncov = ncol(COV)
)

在此之后，您可以修改JAGS代码，在其中生成U的先验。然后，该模型将变为：

sink("Variance_model.txt")
cat("model {
# Priors
Y ~ dnorm(0,0.001)              #Mean richness
X ~ dnorm(0,0.001)              #Mean variance
for (a in 1:ncov){ # THIS IS THE ONLY LINE OF CODE THAT I MODIFIED
U[a] ~ dnorm(0,0.001)}      #Variance covariates
# Likelihood
for (i in 1:J) { 
mu[i] <- Y          #Hyper-parameter for station-specific all richness
NS[i] ~ dnorm(mu[i], tau[i])   #Likelihood
tau[i] <- (1/sigma2[i])
log(sigma2[i]) <- X + inprod(U,COV[i,])
}
}
", fill=TRUE)
sink()