আমি কিছু বিতরণ পেয়েছি যার জন্য BUGS এবং R এর বিভিন্ন প্যারামিটারাইজেশন রয়েছে: সাধারণ, লগ-নরমাল এবং ওয়েবুল।
এর প্রত্যেকটির জন্য, আমি সংগ্রহ করি যে আর ইউ দ্বারা ব্যবহৃত দ্বিতীয় প্যারামিটারটি বিইউজিএস (বা আমার ক্ষেত্রে জেজিএস) ব্যবহার করার আগে বিপরীত রূপান্তরকরণ (1 / পরামিতি) হওয়া দরকার।
বর্তমানে বিদ্যমান এই রূপান্তরগুলির একটি বিস্তৃত তালিকা সম্পর্কে কেউ কি জানেন?
সবচেয়ে কাছের আমি খুঁজে পাচ্ছি জাগস ২.২.০ এর ব্যবহারকারী ম্যানুয়াল এর সারণি in এ বিতরণ এবং এর ফলাফল ?rnormএবং সম্ভবত কয়েকটি সম্ভাব্য পাঠ্যগুলির সাথে তুলনা করা । এই পদ্ধতির প্রয়োজন হতে পারে যে পিডিএফগুলি থেকে আলাদাভাবে রূপান্তরগুলি নেওয়া উচিত।
আমি যদি ইতিমধ্যে এটি করা হয়ে থাকে তবে আমি এই কাজটি (এবং সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি) এড়াতে পছন্দ করব বা অন্যথায় তালিকাটি এখানেই শুরু করুন।
হালনাগাদ
বেনের পরামর্শের ভিত্তিতে, আমি R থেকে BUGS প্যারামিটারাইজেশনগুলিতে প্যারামিটারগুলির একটি ডেটাফ্রেম রূপান্তর করতে নিম্নলিখিত ফাংশনটি লিখেছি।
##' convert R parameterizations to BUGS paramaterizations
##'
##' R and BUGS have different parameterizations for some distributions.
##' This function transforms the distributions from R defaults to BUGS
##' defaults. BUGS is an implementation of the BUGS language, and these
##' transformations are expected to work for bugs.
##' @param priors data.frame with colnames c('distn', 'parama', 'paramb')
##' @return priors with jags parameterizations
##' @author David LeBauer
r2bugs.distributions <- function(priors) {
norm <- priors$distn %in% 'norm'
lnorm <- priors$distn %in% 'lnorm'
weib <- priors$distn %in% 'weibull'
bin <- priors$distn %in% 'binom'
## Convert sd to precision for norm & lnorm
priors$paramb[norm | lnorm] <- 1/priors$paramb[norm | lnorm]^2
## Convert R parameter b to JAGS parameter lambda by l = (1/b)^a
priors$paramb[weib] <- 1 / priors$paramb[weib]^priors$parama[weib]
## Reverse parameter order for binomial
priors[bin, c('parama', 'paramb')] <- priors[bin, c('parama', 'paramb')]
## Translate distribution names
priors$distn <- gsub('weibull', 'weib',
gsub('binom', 'bin',
gsub('chisq', 'chisqr',
gsub('nbinom', 'negbin',
as.vector(priors$distn)))))
return(priors)
}
##' @examples
##' priors <- data.frame(distn = c('weibull', 'lnorm', 'norm', 'gamma'),
##' parama = c(1, 1, 1, 1),
##' paramb = c(2, 2, 2, 2))
##' r2bugs.distributions(priors)