R的WinBUGS自动化

Question

我有一个与称为BUGS的R代码有关的问题。 我已经在WinBUGS中运行了该模型，并且运行良好，可以提供预期的结果。 下面是当我有Y的单结果或单变量数据时使用的自动化代码。 现在，我想将其用于多个结果。 我尝试了另一种读取数据的方式。 从csv文件中读取了2个用于测试的模拟。不确定在代码中的指定位置，以便可以对2个结果而不是一个结果重复相同的过程。 setwd（ “C：//蒂娜/ USB_Backup_042213 /测试/ CSV”）

  matrix=NULL
  csvs <- paste("MVN", 1:2, ".csv", sep="")
 for(i in 1:length(csvs)){
 matrix[[i]] <- read.csv(file=csvs[i], header=T)
 print(matrix[[i]])
  }
   Y1 Y2
 1 11  6
 2  8  5
 3 25 13
 4  1 13
 5  8 22
   Y1 Y2
 1  9  1
 2  7  9
 3 25 13
 4  1 18
 5  9 12
library("R2WinBUGS")

bugs.output <- list()
for(sim in 1:2){
    Y <-(matrix[[sim]])
    bugs.output[sim] <- bugs(
    data=list(Y=as.matrix(Y), Nf=5, n=60, mn=c(-1.59, -2.44), prec=matrix(c(.0001,0,0,.0001),nrow=2,ncol=2), R=matrix(c(.001,0,0,.001),nrow=2,ncol=2)), 
   inits=list(list(gamma=c(0,0), T=matrix(c(0.9,0,0,0.9),nrow=2,ncol=2))),
    model.file="M-LN_model_trial.txt",
    parameters.to.save = c("p","rho","sigma2"),
  n.chains=1, n.iter=12000, n.burnin=5000, debug=TRUE,
  bugs.directory="C://Tina/USB_Backup_042213/winbugs14/WinBUGS14",
  working.directory=NULL)
   }

警告消息：1：在bugs.output [sim] <-bugs（data = list（Y = as.matrix（Y），Nf = 5，中：要替换的项目数不是替换长度的倍数）2：在Bugs中.output [sim] <-bugs（data = list（Y = as.matrix（Y），Nf = 5，：要替换的项目数不是替换长度的倍数

Answer 1

当从R运行BUGS模型时出错时，一种选择是尝试在OpenBUGS或WinBUGS自身中模拟模型的运行。 它可以帮助您（通过单击“检查模型”按钮后通过光标放置）找到有问题的行。

我是用您的BUGS模型做到的。 我在BUGS模型中的mn ， prec和R的定义中发现了问题。 您可以删除它们，因为它们已在数据中定义（看起来像是定义它们的适当位置）。 一旦我将这些从您的BUGS模型中删除，一切就可以进行了。

注意，要在OpenBUGS中运行模型，您必须编辑数据格式，例如我运行的脚本是：

model{
#likelihood
for(j in 1 : Nf){
    p1[j, 1:2 ] ~ dmnorm(gamma[1:2], T[1:2 ,1:2])  
    for (i in 1:2){
        logit(p[j,i]) <- p1[j,i]
        Y[j,i] ~ dbin(p[j,i],n) 
    }
}   

#priors
gamma[1:2] ~ dmnorm(mn[1:2],prec[1:2 ,1:2])
expit[1] <- exp(gamma[1])/(1+exp(gamma[1]))
expit[2] <- exp(gamma[2])/(1+exp(gamma[2]))
T[1:2 ,1:2] ~ dwish(R[1:2 ,1:2], 2)
sigma2[1:2, 1:2]  <- inverse(T[,])
rho  <-  sigma2[1,2]/sqrt(sigma2[1,1]*sigma2[2,2])
}

#data
list(Y=structure(.Data=c(1,11,6,1,8,5,1,25,13,1,1,13,1,8,22),.Dim=c(5,3)),
Nf=5, n=60, mn=c(-1.59,-2.44),
prec=structure(.Data=c(0.0001,0,0,0.0001),.Dim=c(2,2)),
R=structure(.Data=c(0.001,0,0,0.001),.Dim=c(2,2)))

#inits
list(gamma=c(0,0), T=structure(.Data=c(0.9,0,0,0.9),.Dim=c(2,2)))

从R脚本转换数据和初始化所需的工作。

还有两点：1）我不确定Y的格式正确，因为它有3列，您的分布只考虑前两个（X和Y1）。 2）您可能有不必要的花括号。

要通过R在BUGS中运行代码，可以使用以下R语法...

#BUGS code as a character string
bugs1<-
"model{
  #likelihood
  for(j in 1 : Nf){
    p1[j, 1:2 ] ~ dmnorm(gamma[1:2], T[1:2 ,1:2])  
    for (i in 1:2){
      logit(p[j,i]) <- p1[j,i]
      Y[j,i] ~ dbin(p[j,i],n) 
    }
  }   

  #priors
  gamma[1:2] ~ dmnorm(mn[1:2],prec[1:2 ,1:2])
  expit[1] <- exp(gamma[1])/(1+exp(gamma[1]))
  expit[2] <- exp(gamma[2])/(1+exp(gamma[2]))
  T[1:2 ,1:2] ~ dwish(R[1:2 ,1:2], 2)
  sigma2[1:2, 1:2]  <- inverse(T[,])
  rho  <-  sigma2[1,2]/sqrt(sigma2[1,1]*sigma2[2,2])
}"
#write the BUGS code to a txt file in current working directory
writeLines(bugs1, "bugs1.txt")
#create data
Y<-data.frame(X=1,Y1=c(11,8,25,1,8),Y2=c(6,5,13,13,22))

#run BUGS from R
library("R2OpenBUGS")
mcmc1 <- bugs(data = list(Y=as.matrix(Y), Nf=5, n=60, mn=c(-1.59, -2.44), 
                          prec=matrix(c(.0001,0,0,.0001),nrow=2,ncol=2),
                          R=matrix(c(.001,0,0,.001),nrow=2,ncol=2)),
              inits = list(list(gamma=c(0,0), T=matrix(c(0.9,0,0,0.9),nrow=2,ncol=2))),
              param = c("gamma", "sigma2"), 
              model = "bugs1.txt", 
              n.iter = 11000, n.burnin = 1000, n.chains = 1)

这里有几点要注意。 1）这使用OpenBUGS而不是WinBUGS。 2）如果您使用R2WinBUGS，则如果您没有以管理员身份运行R（或Rstudio或正在使用的任何设备），则可能会遇到陷阱。

要将上述代码运行1000次，您可以将其放入循环中，例如...。

#create and write the BUGS code to a txt file in current working directory (outside the loop)
bugs1<-...

#loop
for(i in 1:1000){
    Y <- read.csv(file=paste0("MVN",i,".csv"))
    #run BUGS from R
    library("R2OpenBUGS")
    mcmc1 <- bugs(data = list(Y=as.matrix(Y), Nf=5, n=60, mn=c(-1.59, -2.44), 
                              prec=matrix(c(.0001,0,0,.0001),nrow=2,ncol=2),
                              R=matrix(c(.001,0,0,.001),nrow=2,ncol=2)),
                  inits = list(list(gamma=c(0,0), T=matrix(c(0.9,0,0,0.9),nrow=2,ncol=2))),
                  param = c("gamma", "sigma2"), 
                  model = "bugs1.txt", 
                  n.iter = 11000, n.burnin = 1000, n.chains = 1)
    #save mcmc
    write.csv(mcmc1$sims.matrix,paste0("mcmc",i,".csv"))
}