ошибка прохождения модели JAGS - PullRequest
Новая
       70

ошибка прохождения модели JAGS

0 голосов
/ 22 мая 2018

В настоящее время я занят многократным регрессионным анализом с помощью набора инструментов JAGS.Я использую runjags, но все равно получаю сообщение об ошибке: 

Error parsing model file:
syntax error on line 3 near ","

Вот так выглядит моя модель: 

modelString2 = "
model {
for ( i in 1:Ntotal  ) {
y[i] ~ dnorm( beta[s[i],1] + beta[s[i],2] * x[i,1] + betax[1] * x[i,2] + betax[2] * x[i,3] + betax[3] * x[i,4]), 1/sigma^2 )  
}
for( j in 1 : Nsubj ) {  
beta[j , 1 : 2] ~ dnorm(betamu, R) 
}
for ( k in 1:NxO ){
betax[k] ~ dnorm( 0 , 1/(10)^5 )
}
betamu[1 : 2] ~ dnorm(mean, prec) 
R[1 : 2 , 1 : 2] ~ dwish(Omega, df) 
S<-inverse(R) 
ss[1]<-sqrt(S[1,1]) #var to sd
ss[2]<-sqrt(S[2,2]) #var to sd
ss[3]<-S[1,2]/(ss[1]*ss[2]) #cov to cor 
sigma ~ dunif( 1.0E-3 , 1.0E+3 )
}
"
writeLines(modelString2, con = "multiple_regression.txt")

Ошибка должна быть в этой строке: 

y[i] ~ dnorm( beta[s[i],1] + beta[s[i],2] * x[i,1] + betax[1] * x[i,2] + betax[2] * x[i,3] + betax[3] * x[i,4]), 1/sigma^2 )

Однако я понятия не имею, откуда возникла ошибка.Кто-нибудь, кто может мне помочь?

1 Ответ

0 голосов
/ 22 мая 2018

Выглядит так, как будто у вас есть две закрывающие скобки, когда у вас должна быть только одна в этой строке.

У вас есть:

y[i] ~ dnorm( beta[s[i],1] + beta[s[i],2] * x[i,1] + betax[1] * x[i,2] + betax[2] * x[i,3] + betax[3] * x[i,4]), 1/sigma^2 )

Есть закрывающая скобкакруглые скобки сразу после x[i,4] и другие после 1/sigma^2 для dnorm.Правильное размещение для него после 1/sigma^2, поэтому строка должна быть:

y[i] ~ dnorm( beta[s[i],1] + beta[s[i],2] * x[i,1] + betax[1] * x[i,2] + betax[2] * x[i,3] + betax[3] * x[i,4], 1/sigma^2 ).

Вы также можете создать средний (или му) объект вместо размещения линейного предиктора.внутри dnorm, что может снизить вероятность ошибки этого типа: 

for(i in 1:Ntotatl){
y[i] ~ dnorm(mu[i], 1/sigma^2)
mu[i] <- beta[s[i],1] + beta[s[i],2] * x[i,1] + betax[1] * x[i,2] + 
betax[2] * x[i,3] + betax[3] * x[i,4]
}
...