負二項式，泊松伽馬混合 winbugs

Question

Winbugs 陷阱錯誤

1. • model { for (i in 1:5323) { Y[i] ~ dpois(mu[i]) # NB model as a Poisson-gamma mixture mu[i] ~ dgamma(b[i], a[i]) # NB model as a poisson-gamma mixture a[i] <- b[i] / Emu[i] b[i] <- B * X[i] Emu[i] <- beta0 * pow(X[i], beta1) # model equation } # Priors beta0 ~ dunif(0,10) # parameter beta1 ~ dunif(0,10) # parameter B ~ dunif(0,10) # over-dispersion parameter } X[] Y[] 1.5 0 2.9 0 1.49 0 0.39 0 3.89 0 2.03 0 0.91 0 0.89 0 0.97 0 2.16 0 0.04 0 1.12 1s 2.26 0 3.6 1 1.94 0 0.41 1 2 0 0.9 0 0.9 0 0.9 0 0.1 0 0.88 1 0.91 0 6.84 2 3.14 3 End ```

• 這只是數據樣本，model 問題來自 Ezra Hauer 8.3.2，道路安全回歸的藝術，model 提供了一個**錯誤未定義的真實結果。 **

• model 的目標是完全貝葉斯和一步 model 而不是使用經驗貝葉斯。

• 結果應類似於 MLE，其中 beta0 為 1.65，beta1 0.871，過度離散為 0.531

• X 是唯一的變量，y 是實際碰撞，所以 X 不能為零或負數，而 y 不能小於零，如果使用最大似然將 model 求解為泊松伽馬混合，則可以創建它

• 我怎樣才能使這個 model 工作

• 解決 winbugs 中的錯誤？

Answer 1

數據在 excel 中，當我只選擇最大的 1000 個觀測值時，model 工作正常。