Rjagsハイパーより先の使用で無効な親の値のエラー

Question

私は、N混合モデルとカウントデータを使用して種の存在量を計算するためにrjagsを使用しています。データのばらつきをキャプチャするために、私はハイパープライヤーを使用しました。しかし、私は

"Error in node S[1,1,2] Invalid parent values" 

私の推測では、私は私の前にORノードS.

の計算任意のアイデアを停止する前で、負nullまたはNAの1の大きさに問題があるということです取得しますどのようにこの問題を停止するには？ Sを初期化することはできますか？

model { 
## PRIORS ## 

lambda[1] ~ dunif(0, 500) 
lambda[2] ~ dunif(0, 500) 
p[1] ~ dunif(0, 1) 
p[2] ~ dunif(0, 1) 
# surdispersion 
muepsomega1 ~ dnorm(0,0.0001) 
sigepsomega1 ~ dunif(0,100) 
iomega1 ~ dnorm(0,0.0001) 
tauepsomega1 <- 1/(sigepsomega1*sigepsomega1) 
omega2 ~ dunif(0, 1) 

## LIKELIHOOD ## 
# Create a loop across all j sites 
for(j in 1:nSites) { 

# surdispersion sur omega 1 
omega1[j] <- iomega1 + epsomega1[j] 
epsomega1[j] ~ dnorm(muepsomega1,tauepsomega1) 

N[1,j,1] ~ dpois(lambda[1]) 
N[2,j,1] ~ dpois(lambda[2]) 

for (i in 1:3) {  
    S[i,j,1] ~ dnegbin(2, 1) 
    } # end loop i 
for(t in 2:nYears) { 
    # Estimate survivorship (between year survival) 
    S[1,j,t] ~ dnegbin(omega1[j], N[1,j,t-1]) 
    S[2,j,t] ~ dnegbin(omega2, N[2,j,t-1]) 

    N[1,j,t] <- S[1,j,t] 
    N[2,j,t] <- S[2,j,t] 
    } # end loop t in 2:years 

# Loop across sampling replicates to estimate detection 
for (t in 1:nYears){ 
    for(k in 1:nReps){ 
    n[1,j,k,t] ~ dnegbin(p[1], N[1,j,t]) 
    n[2,j,k,t] ~ dnegbin(p[2], N[2,j,t]) 

    } # end loop k nreps 
    } # end loop j sites 
} 

これは私がモデルを呼び出す方法です：

#Model file 
modFile = "model/2016-07-12/model_Nmix.R" 

inits <- function(){ 
list('lambda' =c(1,1), 'p'= c(1,1),'omega2' = 1,'iomega1'=1, 'muepsomega1'= 1, 'sigepsomega1'= 1, 'epsomega1'=c(1,1,1,1,1,1,1)) } # size epsomega1 is length(nSites)=7 

# Compile the model 
require(rjags) 
abundance.out <- jags.model(file=modFile, data=data,n.chains = 3, n.adapt = 3000) 

Answer 1

epsomega1をしてみましょう、負の値を超える任意の確率密度を持っていないディストリビューションから来るiomega1。ガンマ、均一、対数正規、または切り捨て正規分布は候補であり、あなたの選択は実際に最も正確なモデル仕様と思われるものに依存します。