r - JAGS 模型中的节点与父节点不一致(R)

Question

我是 JAGS 的新手，我正在尝试运行一个简单的逻辑回归。我的数据文件非常简单:响应是二进制的，我使用的一个预测器具有三个级别。像这样:

col1: 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 ... 
col2: HLL, HLL, LHL, LLL, LHL, HLL ...

虚拟编码
col2 中的级别是 HLL, LHL, LLL .我对它进行了虚拟编码并创建了一个如下所示的数据框:

(intercept) HLL LHL LLL
1           1   0   0   1
2           1   0   0   1
4           1   0   0   1
5           1   0   1   0
6           1   0   1   0
7           1   0   0   1

数据列表

然后，我的数据文件 ( myList ) 如下所示:

List of 5
$ y  : num [1:107881] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ N  : num 500
$ HLL: num [1:107881] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ LHL: num [1:107881] 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 ...
$ LLL: num [1:107881] 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 ...

我正在使用 N=500因为完整的数据框很大，我只想测试它。

模型

cat(

    "model {
        for( i in 1 : N ){

            y[i] ~ dbern(mu[i])
            mu[i] <- 1/(1+exp(-(a + b*HLL[i] + c*LHL[i] + d*LLL[i])))
            }

            a ~ dnorm(0, 1.0e-12)
            b ~ dnorm(0, 1.0e-12)
            c ~ dnorm(0, 1.0e-12)
            d ~ dnorm(0, 1.0e-12)

            }", file = "model.txt"

)

运行模型+错误

model = jags.model(file = "model.txt", 
    data = myList,
    n.chains = 3, n.adapt = 500)

我得到的错误

Error in jags.model(file = "model.txt", data = antPenList, n.chains = 3,  : 
Error in node y[1]
Node inconsistent with parents

Answer 1

dbern 分布期望响应为 {0,1} 而不是 {1,2}，因为您似乎已经对其进行了编码，因此您需要从 y 的值中减去 1。

你得到这个错误有点奇怪，因为 dbern 通常不会对其他响应值给出错误(它基本上使 <0 = 0 和 >1 = 1)。该错误可能源于响应拟合所有相同值的事实，但如果这不能解决它，那么您可以尝试以下操作:

1) 尝试稍微提高 a/b/c/d 的先验精度 - 10^12 的方差相当大

2)代替:

mu[i] <- 1/(1+exp(-(a + b*HLL[i] + c*LHL[i] + d*LLL[i])))

你可以写:

logit(mu[i]) <- -(a + b*HLL[i] + c*LHL[i] + d*LLL[i])

这也可能有助于 JAGS 将其识别为 GLM 并启动适当的采样器 - 请记住加载 glm 模块。

3) 为 a/b/c/d 设置一些与您的数据模糊一致的初始值(可能使用 R 中的 glm() 拟合获得)