jags - 如何使用 jags() 函数设置随机种子？

Question

每次我使用 jags() 函数运行我的 JAGS 模型时，我都会得到非常不同的拟合参数值。但是，我希望其他人重现我的结果。

我尝试添加 set.seed(123)，但没有帮助。 This link描述了如何使用 run.jags() 函数实现我的目标。我想知道如何使用 jags() 做类似的事情。谢谢!

下面是我在 R 中的模型:

##------------- read data -------------##
m <- 6 
l <- 3 
node <- read.csv("answer.csv", header = F)
n <- nrow(node)

# values of nodes
## IG
IG <- c(c(0.0, 1.0, 0.0), c(0.0, 0.0, 1.0), c(1.0, 0.0, 0.0), c(1.0, 0.0, 0.0), c(0.0, 1.0, 0.0), c(0.0, 0.0, 1.0))
IG <- matrix(IG, nrow=6, ncol=3, byrow=T)
V_IG <- array(0, dim=c(n, m, l)) 
for (i in 1:n){
  for (j in 1:m){
    for (k in 1:l)
    {
      V_IG[i,j,k] <- IG[j,k] # alternatively, V[i,j,k] <- PTS[j,k]
    }
  }
} 

## PTS
PTS <- c(c(1.0, 0.5, 0.0), c(1.0, 0.0, 0.5), c(1.0, 1.0, 0.0), c(1.0, 0.0, 1.0), c(0.0, 0.5, 1.0), c(0.0, 1.0, 0.5))
PTS <- matrix(PTS, nrow=m, ncol=3, byrow=T)
V_PTS <- array(0, dim=c(n, m, l))
for (i in 1:n){
  for (j in 1:m){
    for (k in 1:l)
    {
      V_PTS[i,j,k] <- PTS[j,k] 
    }
  }
} 

##------------- fit model -------------##
set.seed(123)
data <- list("n", "m", "V_IG", "V_PTS", "node") 
myinits <- list(list(tau = rep(1,n), theta = rep(0.5,n))) 
parameters <- c("tau", "theta")

samples <- jags(data, inits=myinits, parameters,
                model.file ="model.txt", n.chains=1, n.iter=10000, 
                n.burnin=1, n.thin=1, DIC=T)

还有我的模型文件model.txt:

model{
    # data: which node (1, 2, 3) was chosen by each child in each puzzle
    for(i in 1:n) # for each child
    {
        for (j in 1:m) # for each problem
        {
            # node chosen
            node[i,j] ~ dcat(mu[i,j,1:3])
            mu[i,j,1:3] <- exp_v[i,j,1:3] / sum(exp_v[i,j,1:3])
              for (k in 1:3) {
                exp_v[i,j,k] <- exp((V_IG[i,j,k]*theta[i] + V_PTS[i,j,k]*(1-theta[i]))/tau[i])
             }
    }
}
    # priors on tau and theta
    for (i in 1:n)
    {
        tau[i] ~ dgamma(0.001,0.001)
        theta[i] ~ dbeta(1,1)
    }
}

Answer 1

我知道这是一个较老的问题，但对于任何使用 jagsUI 包的人来说，jags() 函数都有一个用于设置种子的参数，'seed = ####'。因此，例如，JAGS 调用可能是；

    np.sim1 <- jags(data = data1, parameters.to.save =  params1, model.file = "mod1_all.txt", 
    n.chains = nc, n.iter = ni, n.burnin = nb, n.thin = nt, seed = 4879)

    summary(np.sim1)