JAGSポアソン計数打ち切りデータ

Question

R、Bayestats and Jags newbie here。私はいくつかのカウントデータのモデリングに取り組んでいます。ポアソンは私の最高の推測のようです。私は階層的なモデルをしたいと思っています。それは、パラメータを微調整する可能性を私に残すからです。

A[i,j] <- dpois(a[i,j]) 

a[i,j]) <- b[i,]*x[i,j] +c[i] for all j, 

x[i,j]が私の変数であるか、私は以前のものか何かからの検閲の時間間隔を区切る必要があり

：私は単にこのような何かを書くことができますか？

b[,]およびcは、

ありがとうございました！

Answer 1

これは階層的であると思われるものは私には分かりません。
共変量効果から時間効果を分離することができます。この場合、共変量効果は局に関連しません。
さらに、ポアソン分布に正の値が必要なため、GLMの線形部分は正である必要があります。ここを見て：http://www.petrkeil.com/?p=1709
あなたは可能性のための提案を：

b1 ~ prior 
b2 ~ prior 
c ~ prior 
for (t in 1:n_time) { 
    b_time[t] ~ prior 
    for (i in 1:n_stations) { 
    A[i,t] <- dpois(a[i,t]) 
    log(a[i,t]) <- b1*b_time[t]*X1[i,t] + b2*b_time[t]*X2[i,t]+ c[i] 
}}