Я создаю модель для прогнозирования возраста деревьев по их высоте, используя пакет переосмысления.В моем наборе данных, возраст имеет гамма-распределение.Чтобы учесть вероятность гамма-излучения, я сделал эту модель, используя map():
fit2<- map(
alist(
age ~ dgamma2(mu, scale),
log(mu) <- b + m*height,
b ~ dnorm(16.3759, 10),
m ~ dnorm(10.9808, 10),
scale ~ dexp(2)
),
data = d
)
Однако я обеспокоен тем, что «шкала» обычно не распределяется, и поэтому я не могу использовать extract.samples() для выборкимногомерный апостериорЯ полагаю, что если я зарегистрирую параметр масштаба, он станет нормальным и, таким образом, будет работать extract.samples().
Как мне изменить приведенный выше код для этого?Я видел это в других примерах с dbetabinom(), но никогда с dgamma2().
Спасибо за любую помощь !!