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关于winbugs语言
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这个帖子发布于3年零257天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
小弟最近在学习贝叶斯模型，已对其有初步了解，但在运用winbugs进行计算时，遇到了很大的困难，winbugs的代码实在是让人费解，并且复制来的代码还是错的，在此请教各位前辈，winbugs所用语言和r语言一样吗？如果想对winbugs语言有个大概了解，应该看哪些书呢（最好是中文）？谢谢各位前辈
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我也遇到这样的问题，期待斑竹回答
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jiangbinzhu 我也遇到这样的问题，期待斑竹回答兄弟，板里有网络meta得视频教程，相当不错，可以参考一下
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guanyugendoctor jiangbinzhu 我也遇到这样的问题，期待斑竹回答兄弟，板里有网络meta得视频教程，相当不错，可以参考一下你好老师，这个视频怎么找？
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做GIBBS抽样的具体步骤是什么？
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Out了，改用JAGS或者Stan吧。
soccy 发表于
Out了，改用JAGS或者Stan吧。可以请教一个问题吗？ 当我假设分布WINBUGS没有时 我应该怎么处理！
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各们老大：&&&&&& 问个Winbugs(版本1.4.3）处理随机波动（SV）模型的问题，如何得到波动率序列？&&&&&&例如，一段SV-N程序如下：list(y=c(数据略list(phistar=0.975, mu=0, itau2=50)model{for (t in 1:n){yisigma2[t]&-1/exp(theta[t])&&&&&&&&&&&&&&&&&&& y[t] ~ dnorm(0,yisigma2[t])&&&&&&&&&&&&&&&&&&& }mu~dnorm(0,0.1)phistar~dbeta(20,1.5)itau2~dgamma(2.5,0.025)beta&-exp(mu/2)phi&-2*phistar-1tau&-sqrt(1/itau2)theta0~dnorm(mu,itau2)thmean[1]&-mu+phi*(theta0-mu)theta[1]~dnorm(thmean[1],itau2)for(t in 2:n) {thmean[t]&-mu+phi*(theta[t-1]-mu)&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& theta[t]~dnorm(thmean[t],itau2)&&&&&&&&&&&&&&&&&& }}最终得到mu,phi,tau的估计值，但我想要用这些参数估计的SV模型的theta［t］序列进行标准残差分析，coda里好像没有这些数据。不知哪位大哥知道，请告之，先谢了。
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& |主题: 185, 订阅: 6
请教双变量SV模型的WINBUGS编程！
请教双变量SV模型的WINBUGS编程！如蒙指教！重谢！QQ
在winbugs软件中选Info菜单，点选Node Info,在输入框中写theta,点value按钮，就能看到所有theta[t]的值。
creditperson
请指教！Winbugs。无盛感激~~~~
同问，现在在做二元的SV，要得到波动序列
请问一下，我在程序里设置了估计量初值，在samples里设置变量，为什么提示我，变量不能设置呢。谢谢
happymind1999 发表于
请教双变量SV模型的WINBUGS编程！如蒙指教！重谢！QQ大哥，有没有双变量SV模型程序？发小弟一份啊！
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我现在做一个了逆建模型，y是观测值，y*是模拟值（y*=ax+b)，两者之差（也就是随机误
差项）符合标准正态分布：y=y*+ε（0，σ2)，然后想用贝叶斯方法估计参数a,b，用到M
CMC方法，看文献都用winbugs计算，可是我试了几次模型编译compile都出错，觉得应该是
模型建立的问题，求各位指点迷津！！！
for( i in 1 : N ) { y[i] &- y*[i] + ε[i]
y*[i] &- a*x[i]+b
ε[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
a ~ dunif(0, 1.5)
b ~ dunif(0, 0.8)
tau ~ dgamma(0.001,0.001)
sigma &- 1 / sqrt(tau)
compile的时候出现：multiple definition of node y[1]!求大家指点迷津啊
载入中......
不好意思哦，俺不会！
All will be gone!
你最好把你的数据和初值，也就是完整的程序发上来，我们
给你修改好也好验证。
我初步判断把y*改成z*就应该可以了，但没你的数据和初值所以没办法验证。
希望你修改运行成功后给我说一声。
数学好就是要天天学
上面是我方便说明问题，所以简写的一个，下面这个是我自己所需编的程序，我觉得是不是类似的问题不该这么建模，是不是我写的model的程序本身有问题
& &for( i in 1 : N ) {
& && &cod[i] &- u[i] + eta[i]
& && &u[i] &- (beta / decay) * (1 - exp(( -decay / v[i]) * x))
& && &eta[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
& &alpha ~ dunif(0, 1.5)
& &decay ~ dunif(0, 0.8)
& &beta &- exp(alpha)
& &tau ~ dgamma(0.001,0.001)
& &sigma &- 1 / sqrt(tau)
Data list(x=1000,N=12,cod=c(13.92,16.05,14.88,16.05,15.77,10.14,2.92,3.38,8.77,6.9,6.46,10.93),v=c(,,032,160,352))
list(alpha=2.3,tau=1.0,decay=0.1)
& &for( i in 1 : N ) {
& && &cod[i] &- u[i] + eta[i]
& && &u[i] &- (beta / decay) * (1 - exp(( -decay / v[i]) * x))
& && &eta[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
& && &alpha ~ dunif(0, 1.5)
& && &decay ~ dunif(0, 0.8)
& && &beta &- exp(alpha)
& && &tau ~ dgamma(0.001,0.001)
& && &sigma &- 1 / sqrt(tau)
& && &list(x=1000,N=12,v=c(,,032,160,352))
& && &list(alpha=2.3,cod=c(13.92,16.05,14.88,16.05,15.77,10.14,2.92,3.38,8.77,6.9,6.46,10.93),tau=2.0,decay=0.1)
现在编辑通过了，又不能初始化了，我们共同解决问题吧！
数学好就是要天天学
data loaded
multiple definitions of node cod[1]
cod[1]& && &13.92
cod[2]& && &16.05
cod[3]& && &14.88
cod[4]& && &16.05
cod[5]& && &15.77
cod[6]& && &10.14
cod[7]& && &2.92
cod[8]& && &3.38
cod[9]& && &8.77
cod[10]& && &6.9
cod[11]& && &6.46
cod[12]& && &10.93
数学好就是要天天学
cod[12] GraphConstant.Node
v[1]& && &
v[2]& && &
v[3]& && &
v[4]& && &
v[5]& && &
v[6]& && &
v[7]& && &
v[8]& && &
v[9]& && &
v[10]& && &
v[11]& && &
v[12]& && &
数学好就是要天天学
this initial value does not correspond to a stochastic node
model is syntactically correct
data loaded
multiple definitions of node cod[1]
cod[1]& && &13.92
cod[2]& && &16.05
cod[3]& && &14.88
cod[4]& && &16.05
cod[5]& && &15.77
cod[6]& && &10.14
cod[7]& && &2.92
cod[8]& && &3.38
cod[9]& && &8.77
cod[10]& && &6.9
cod[11]& && &6.46
cod[12]& && &10.93
cod[1] GraphConstant.Node
cod[2] GraphConstant.Node
cod[3] GraphConstant.Node
cod[4] GraphConstant.Node
cod[5] GraphConstant.Node
cod[6] GraphConstant.Node
cod[7] GraphConstant.Node
cod[8] GraphConstant.Node
cod[9] GraphConstant.Node
cod[10] GraphConstant.Node
cod[11] GraphConstant.Node
cod[12] GraphConstant.Node
v[1]& && &
v[2]& && &
v[3]& && &
v[4]& && &
v[5]& && &
v[6]& && &
v[7]& && &
v[8]& && &
v[9]& && &
v[10]& && &
v[11]& && &
v[12]& && &
数学好就是要天天学
cod[1] 确实存在多重定义
数学好就是要天天学
& &for( i in 1 : N ) {
& && &cod[i] &- u[i] + eta[i]
& && &u[i] &- (beta / decay) * (1 - exp(( -decay / v[i]) * x))
& && &eta[i] ~ dnorm( 0.0,tau)
& &alpha ~ dunif(0, 1.5)
& &decay ~ dunif(0, 0.8)
& &beta &- exp(alpha)
& &tau ~ dgamma(0.001,0.001)
& &sigma &- 1 / sqrt(tau)
list(x=1000,N=12,v=c(,,032,160,352))
list(alpha=2.3,tau=12.0,decay=0.1)
编辑也能通过
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