Можно ли определить случайный предел цикла в JAGS?

Я пытаюсь реализовать модель пропорциональных рисков Вейбулла с долей излечения, следуя подходу, изложенному Хуи, Ибрагимом и Синха (1999) - Новая байесовская модель для данных о выживании с долей выживаемости. Однако я не уверен, можно ли определить случайный предел для цикла в JAGS.

library(R2OpenBUGS)
library(rjags)

set.seed(1234)
censored <- c(1, 1)
time_mod <- c(NA, NA)
time_cens <- c(5, 7)
tau <- 4
design_matrix <- rbind(c(1, 0, 0, 0), c(1, 0.2, 0.2, 0.04))

jfun <- function() {

  for(i in 1:nobs) {
    censored[i] ~ dinterval(time_mod[i], time_cens[i])
    time_mod[i] <- ifelse(N[i] == 0, tau, min(Z))

    for (k in 1:N[i]){
      Z[k] ~ dweib(1, 1)
    }

    N[i] ~ dpois(fc[i])
    fc[i] <- exp(inprod(design_matrix[i, ], beta)) 

  }

  beta[1] ~ dnorm(0, 10)
  beta[2] ~ dnorm(0, 10)
  beta[3] ~ dnorm(0, 10)
  beta[4] ~ dnorm(0, 10)
}

inits <- function() {
  time_init <- rep(NA, length(time_mod))
  time_init[which(!status)] <- time_cens[which(!status)] + 1
  out <- list(beta = rnorm(4, 0, 10),
              time_mod = time_init,
              N = rpois(length(time_mod), 5))
  return(out)
}

data_base <- list('time_mod' = time_mod, 'time_cens' = time_cens,
                  'censored' = censored, 'design_matrix' = design_matrix, 
                  'tau' = tau,
                  'nobs' = length(time_cens[!is.na(time_cens)]))


tc1 <- textConnection("jmod", "w")
write.model(jfun, tc1)
close(tc1)

# Calling JAGS
tc2 <- textConnection(jmod)
j <- jags.model(tc2,
                data = data_base,
                inits = inits(),
                n.chains = 1,
                n.adapt = 1000)

Я заметил следующую ошибку:

Error in jags.model(tc2, data = data_base, inits = inits(), n.chains = 1,  : 
  RUNTIME ERROR:
Compilation error on line 6.
Unknown variable N
Either supply values for this variable with the data
or define it  on the left hand side of a relation.

survival-analysis jags weibull
person Márcio Augusto Diniz    schedule 15.12.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Я не совсем уверен, но я почти уверен, что вы не можете объявить случайное количество узлов в ОШИБКАХ в целом, поэтому это не будет конкретной причудой JAGS.

Тем не менее, вы можете обойти это.

Поскольку BUGS — это декларативный язык, а не процедурный, достаточно объявить произвольное, но детерминированное количество узлов (скажем, «достаточно большое»), а затем связать только случайное число из них с распределением и с наблюдаемыми данными, оставляя остальные узлы детерминированными.

Как только вы обнаружите максимальное значение N[i] (скажем, N.max), вы можете передать его как параметр в JAGS, а затем изменить свой код:

for (k in 1:N[i]){
  Z[k] ~ dweib(1, 1)
}

в это:

for (k in 1:N.max){
  if (k <= N[i]){
    Z[k] ~ dweib(1, 1)
  } else {
    Z[k] <- 0
  }
}

Я надеюсь, что это поможет в вашем случае. Поэтому, пожалуйста, дайте обратную связь об этом.

Излишне говорить, что если у вас есть какие-то ненулевые наблюдаемые данные, связанные с детерминированным Z[k], то внутри Jags начинается настоящий ад...

person Marcelo Ventura    schedule 29.01.2017
comment
Спасибо. В конце концов я нашел статистическое решение, интегрирующее мою скрытую переменную. - person Márcio Augusto Diniz; 03.04.2017
comment
Это мило. По крайней мере, у вас есть новый трюк в рукаве. ???? - person Marcelo Ventura; 03.04.2017