我正在尝试在 R 和 JAGS 中建立一个零膨胀泊松模型。我是 JAGS 的新手，我需要一些关于如何做到这一点的指导。
我一直在尝试以下方法，其中 y[i] 是观察到的变量
model {
for (i in 1:I) {
y.null[i] <- 0
y.pois[i] ~ dpois(mu[i])
pro[i] <- ilogit(theta[i])
x[i] ~ dbern(pro[i])
y[i] <- step(2*x[i]-1)*y.pois[i] + (1-step(2*x[i]-1))*y.null[i]
log(mu[i]) <- bla + bla +bla + ....
theta[i] <- bla + bla + bla + ....
}
}
但是，这不起作用，因为您不能在观察到的变量上使用 <-。
任何想法如何改变/解决这个问题？还有其他方法可以在 JAGS 中建立零膨胀泊松模型吗？
C <- 10000 #Constant 1/0 trick
# Likelihood:
for ( i in 1:ny ) {
#Likelihood of the count model component
LikCountModel[i] <- pow(mu[i],y[i])/y_fact[i]*exp(-mu[i])
#Count model component
eta[i] <- bet0 + inprod( beta[] , B[i,] )
mu[i] <- exp(eta[i])
#ZI Component
zeta[i] <- gamm0 + inprod( gamma[] , G[i,] )
w[i] <- exp(zeta[i])/(1+exp(zeta[i]))
#1/0 Tricks: ones is a column containing only ones, with the same size of y
p[i] <- L[i] / C
ones[i] ~ dbern(p[i])
#Full likelihood expression
L[i] <- LikCountModel[i] * (1-w[i]) + equals(y[i],0)*w[i]
}
#then set your priors for all beta and gamma
这是一个简单的解决方案，当 lambda 参数为零时，泊松会给你零。但是请注意，如果 lambda 恰好为零，则 JAGS 往往会中断，因此是“+ 0.00001”。
model {
for (i in 1:I) {
y[i] ~ dpois(mu1[i])
mu1[i] <- mu[i]*x[i] + 0.00001
x[i] ~ dbern(pro[i])
logit(pro[i]) <- theta[i]
mu[i] <- bla + bla +bla + ....
theta[i] <- bla + bla + bla + ....
}