Wie erhalte ich eine Vorhersage für eine bestimmte Variable in WinBUGS?

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Ich bin ein neuer Benutzer von WinBUGS und habe eine Frage für Ihre Hilfe. Nachdem ich den folgenden Code ausgeführt habe, habe ich Parameter von beta0through beta4(Statistiken, Dichte) erhalten, aber ich weiß nicht, wie ich die Vorhersage des letzten Werts von erhalten soll h, den ich NAim Code modellieren möchte .

Kann mir jemand einen Hinweis geben? Jeder Rat wäre sehr dankbar.

model {
for(i in 1: N) {
CF01[i] ~ dnorm(0, 20)
CF02[i]  ~ dnorm(0, 1)
h[i] ~ dpois (lambda [i])
log(lambda [i]) <- beta0 + beta1*CF03[i] + beta2*CF02[i] + beta3*CF01[i] + beta4*IND[i]
}
beta0 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta1 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta2 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta3 ~ dnorm(0.0, 1.0E-6)
beta4  <- log(p)
p ~ dunif(lower, upper)
}

INITS
list(beta0 = 0, beta1 = 0, beta2 = 0, beta3 = 0, p = 0.9)

DATA(LIST)
list(N = 154, lower = 0.80, upper = 0.95,

h = c(1, 4, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 3, 3, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 4, 2,
3, 0, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 0, 1, 3, 3, 3, 1, 0, 1,
0, 5, 2, 1, 2, 1, 3, 3, 1, 1, 0, 2, 2, 0, 3, 0, 0, 3, 2, 2, 2,
1, 0, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 0, 0, 2, 5,
0, 2, 1, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 0, 3, 2, 1, 3, 3, 3, 3, 0, 1, 3, 3,
3, 1, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 4, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 0, 0, 1, 1,
1, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 3, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 1,
0, 3, 3, 0, 0, 1, 2, 6, NA),

CF03 = c(-1.575, 0.170, -1.040, -0.010, -0.750,
0.665, -0.250, 0.145, -0.345, -1.915, -1.515,
0.215, -1.040, -0.035, 0.805, -0.860, -1.775,
1.725, -1.345, 1.055, -1.935, -0.160, -0.075,
-1.305, 1.175, 0.130, -1.025, -0.630, 0.065,
-0.665, 0.415, -0.660, -1.145, 0.165, 0.955,
-0.920, 0.250, -0.365, 0.750, 0.045, -2.760,
-0.520, -0.095, 0.700, 0.155, -0.580, -0.970,
-0.685, -0.640, -0.900, -0.250, -1.355, -1.330,
0.440, -1.505, -1.715, -0.330, 1.375, -1.135,
-1.285, 0.605, 0.360, 0.705, 1.380, -2.385, -1.875,
-0.390, 0.770, 1.605, -0.430, -1.120, 1.575, 0.440,
-1.320, -0.540, -1.490, -1.815, -2.395, 0.305,
0.735, -0.790, -1.070, -1.085, -0.540, -0.935,
-0.790, 1.400, 0.310, -1.150, -0.725, -0.150,
-0.640, 2.040, -1.180, -0.235, -0.070, -0.500,
-0.750, -1.450, -0.235, -1.635, -0.460, -1.855,
-0.925, 0.075, 2.900, -0.820, -0.170, -0.355,
-0.170, 0.595, 0.655, 0.070, 0.330, 0.395, 1.165,
0.750, -0.275, -0.700, 0.880, -0.970, 1.155, 0.600,
-0.075, -1.120, 1.480, -1.255, 0.255, 0.725,
-1.230, -0.760, -0.380, -0.015, -1.005, -1.605,
0.435, -0.695, -1.995, 0.315, -0.385, -0.175,
-0.470, -1.215, 0.780, -1.860, -0.035, -2.700,
-1.055, 1.210, 0.600, -0.710, 0.425, 0.155, -0.525,
-0.565),

CF02 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.38, 0.06, -0.94,
-0.02, -0.28, -0.78, -0.95, 2.33, 1.43, 1.24, 1.26,
-0.75, -1.5, -2.09, 1.01, -0.05, 2.48, 2.48, 0.46,
0.46, -0.2, -1.11, 0.52, -0.37, 0.58, 0.86, 0.59,
-0.12, -1.33, 1.4, -1.84, -1.4, -0.76, -0.23,
-1.78, -1.43, 1.2, 0.32, 1.87, 0.43, -1.71, -0.54,
-1.25, -1.01, -1.98, 0.52, -1.07, -0.44, -0.24,
-1.31, -2.14, -0.43, 2.47, -0.09, -1.32, -0.3,
-0.99, 1.1, 0.41, 1.01, -0.19, 0.45, -0.07, -1.41,
0.87, 0.68, 1.61, 0.36, -1.06, -0.44, -0.16, 0.72,
-0.69, -0.94, 0.11, 1.25, 0.33, -0.05, 0.87, -0.37,
-0.2, -2.22, 0.26, -0.53, -1.59, 0.04, 0.16, -2.66,
-0.21, -0.92, 0.25, -1.36, -1.62, 0.61, -0.2, 0,
1.14, 0.27, -0.64, 2.29, -0.56, -0.59, 0.44, -0.05,
0.56, 0.71, 0.32, -0.38, 0.01, -1.62, 1.74, 0.27, 0.97,
1.22, -0.21, -0.05, 1.15, 1.49, -0.15, 0.05, -0.87,
-0.3, -0.08, 0.5, 0.84, -1.67, 0.69, 0.47, 0.44,
-1.35, -0.24, -1.5, -1.32, -0.08, 0.76, -0.57,
-0.84, -1.11, 1.94, -0.68),

CF01 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, -0.117, -0.211, -0.333, -0.229, -0.272,
-0.243, -0.148, 0.191, -0.263, -0.239, -0.168,
-0.381, -0.512, -0.338, -0.296, 0.067, 0.104,
-0.254, -0.167, -0.526, -0.096, -0.43, 0.013,
-0.438, -0.297, -0.131, -0.098, -0.046, -0.063,
-0.194, -0.155, -0.645, -0.603, -0.374, -0.214,
-0.165, -0.509, -0.171, -0.442, -0.468, -0.289,
-0.427, -0.519, -0.454, 0.046, -0.275, -0.401,
-0.542, -0.488, -0.52, -0.018, -0.551, -0.444,
-0.254, -0.286, 0.048, -0.03, -0.015, -0.219,
-0.029, 0.059, 0.007, 0.157, 0.141, -0.035, 0.136,
0.526, 0.113, 0.22, -0.022, -0.173, 0.021, -0.027,
0.261, 0.082, -0.266, -0.284, -0.097, 0.097, -0.06,
0.397, 0.315, 0.302, -0.026, 0.268, -0.111, 0.084,
0.14, -0.073, 0.287, 0.061, 0.035, -0.022, -0.091,
-0.22, -0.021, -0.17, -0.184, 0.121, -0.192,
-0.24, -0.283, -0.003, -0.45, -0.138, -0.143,
0.017, -0.245, 0.003, 0.108, 0.015, -0.219, 0.09,
-0.22, -0.004, -0.178, 0.396, 0.204, 0.342, 0.079,
-0.034, -0.122, -0.24, -0.125, 0.382, 0.072, 0.294,
0.577, 0.4, 0.213, 0.359, 0.074, 0.388, 0.253, 0.167),

IND = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0))
bayesian bugs prediction winbugs Bo Yu
quelle
Fragen Sie nicht nur nach dem Wert von Lambda [N]?
whuber
@whuber ja, ich denke, das ist richtig, aber grundlegender muss es Dinge geben, die Sie vorhersagen möchten (dh eine hintere Verteilung für), die sich von Dingen unterscheiden, die Sie bereits beobachtet haben. Sie können die Vorhersage entweder explizit in Winbugs oder in der Nachbearbeitung vornehmen, indem Sie die Beispiele der Betas verwenden.
Atiretoo - Wiedereinstellung Monica
@atiretoo Soweit ich das beurteilen kann, sind die Lambdas genau das, was man vorhersagen möchte: Dies ist ein verallgemeinertes lineares Modell für eine Poisson-Verteilung mit logarithmischer Verknüpfung, und die Lambdas sind die vorhergesagten Poisson-Parameter. Sie wurden nicht beobachtet. Ich glaube, hier muss man nur einen Monitor auf Lambda [N] einstellen.
whuber
@whuber, ich würde eher Monitor h[N]statt lambda[N]... sagen und Sie erhalten die hintere Verteilung des vorhergesagten Wertes.
Neugierig
@tomek h[N]ist jedoch nicht der vorhergesagte Wert: Es handelt sich um eine Sammlung von Draws aus einer Reihe vorhergesagter Poisson-Verteilungen. Als solches kombiniert es Variation in den Poisson-Parametern und Variation von diesen Poisson-Verteilungen selbst. Relevant ist die posteriore Verteilung von lambda[N].
whuber

Antworten:

6

Fügen Sie einfach die Variable hzur Liste der zu überwachenden Parameter hinzu. Wenn Sie ein Paket wie R2WinBUGS verwenden, fügen Sie hder Liste, die an das parameters.to.saveArgument der bugsFunktion übergeben wurde, eine Variable hinzu . Dann schauen Sie sich Ihren letzten Wert in h(den mit NA) an - Sie erhalten dort eine hintere Verteilung.

Dies ist die übliche Methode, um Vorhersagen in Bayes'scher Folgerung zu treffen ( siehe auch diese Frage ). Es ist schön und einfach! Keine Trennung von Parameterbewertung und Vorhersage mehr. Alles ist auf einmal erledigt. Die posteriore Verteilung der Parameter wird durch die tatsächlichen Daten angegeben und auf die NA-Werte übertragen (als "Vorhersagen").

Neugierig
quelle
Tomas, danke für deine Hilfe. Ich versuche, die Variable h im Sample Monitor Tool zu überwachen, aber es funktioniert nicht. Könnten Sie mir bitte noch einmal helfen? Das folgende Verfahren habe ich in WinBUGS durchgeführt (ich weiß nicht, wie R2WinBUGS verwendet wird): 1) Wählen Sie Sample in Sample Monitor Tool aus. 2) Geben Sie h in das weiße Feld mit der Bezeichnung Knoten ein. 3) Klicken Sie auf die Schaltfläche mit der Bezeichnung set 4) h is nicht auf der Liste der Parameter, die ich überwachen möchte, während andere Parameter (Beta0, Beta1, Beta2, Beta3, ein p) in der Liste angezeigt werden. Wissen Sie, wie ich der Liste der Parameter, die ich überwachen möchte, "h" hinzufügen kann? Nochmals vielen Dank!
Bo Yu
@BoYu, ich weiß nicht, wie ich es direkt in WinBUGS machen soll, da ich WinBUGS von R aus mit dem R2WinBUGS-Paket ausführe. Dies ist viel praktischer, da Sie das R-Skript einfach speichern und als Stapel ausführen sowie eigene Diagramme usw. erstellen können. Hier finden Sie beispielsweise Skripte.
Neugierig
Das heißt, es wird sicherlich auch in WinBUGS selbst möglich sein, aber ich weiß nicht wie (und ich denke, die meisten Leute nennen es von R).
Neugierig
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Zunächst einmal danke, whuber, atiretoo und Tomas! Wie bereits erwähnt, handelt es sich um ein verallgemeinertes lineares Modell. Die Variable von h wird durch Poisson-Verteilung mit variierender Rate (Lambda) angepasst, die mit verschiedenen Prädiktoren (CF01, CF02, CF03 und IND) konditioniert wird. Der letzte Wert von h ist das, was ich wissen muss und wird nicht beobachtet (markiert als NA), während alle anderen Werte von h beobachtet werden. Ich denke, wenn es richtig ist, muss ich Lambda als Parameter im Sample Monitor Tool festlegen und die Statistiken des letzten Lambda-Werts überprüfen und weiter meine Vorhersage für das letzte h erhalten. Vielen Dank an alle.
Bo Yu
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@ Tomas, vielen Dank. Ja, du hast recht! WinBUGS liefert die Vorhersage von h [N], einschließlich Statistiken und Wahrscheinlichkeitsdichte. Ich hab es jetzt. Beste Grüße,
Bo Yu