JAGSを使用した対数正規のベイジアン推定

Question

私は50サンプル平均の95％信頼区間を見つけようとします。サンプルサイズは2から600の範囲で、そして各試料の値は1と5 EX間に制限されている：10以上のサイズを有する

sample 1 = (1,3.5,2.8,5,4.6) 
sample 2 = (1,5) 
sample 3 = (4.1,1.1,5,3.5,2,2.4,...) 

サンプルは私はベイズ推定にぎざぎざを使用する対数正規分布を有しています対数正規モデル仕様ジョンK. Kruschkeから適応パラメータを、以下のように：

modelstring = " 
    model { 
    for(i in 1 : N) { 
     y[i] ~ dlnorm(muOfLogY , 1/sigmaOfLogY^2) 
    } 
    sigmaOfLogY ~ dunif(0.001*sdOfLogY , 1000*sdOfLogY) 
    muOfLogY ~ dunif(0.001*meanOfLogY , 1000*meanOfLogY) 
    muOfY <- exp(muOfLogY+sigmaOfLogY^2/2) 
    modeOfY <- exp(muOfLogY-sigmaOfLogY^2) 
    sigmaOfY <- sqrt(exp(2*muOfLogY+sigmaOfLogY^2)*(exp(sigmaOfLogY^2)-1)) 
} 
" 

をモデルiが上限で極値を持っ10 3 < =サンプル<と、サンプルサイズが> 10で正常に動作し（例えば、5）の最大可能値を超過している（例えば、3000）。

Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
    NA/NaN/Inf in 'y' 

私はぎざぎざに新しいですし、この問題を解決する方法を見つけ出すことはできません。 は、サンプルサイズ= 2の場合は、私は以下のエラーが発生しました。私はsmaplesのために考える< 10分布はもはや対数正規ではない！ アイデア ありがとうございます

Answer 1

まずは意味論的注記です。あなたはサンプル手段を見つけるためにJAGSを使用していません。あなたはJAGSを使ってサンプルが得られた集団の手段を見つけます。サンプル（ログ）の意味を知りたければ、サンプル値の対数の平均を取ることができます。

ここで、（何らかの外部制約のために）各サンプルの値が1から5の間にある場合、サンプルはログ正規分布からは絶対に引かれません。

サンプルは、対数正規サンプリング（したがって、本質的に1と5との間に限定されない）から生じることを想像してみましょう。それから、JAGSは、標本に含まれる情報が不足しているため、それが描かれている母集団平均の良い推定値を得ることはできません。私は、2つのサンプルからの母集団平均についての良い推論を得るための文字通りの方法がないので、サンプルサイズが2であるときの誤差を理解することについては心配しない。これは、母集団が実際に対数正規分布になっていることを知っていても当てはまります。あなたの母集団は実際には正規分布していないので（1から5の範囲に限定されています）、推論手続き全体はとにかく無効です。