私はマルチレベルモデルを使用して縦方向の変化のさまざまなパターンを記述しようとしています。 Dingemanse et al (2010)は、ランダム効果が完全に相関しているときに「ファンアウト」パターンを記述する。しかし、私は、ランダム効果間の関係が非線形であるが、観察された間隔にわたって単調に増加する場合に、同様のパターンが生じることを見出した。この場合、ランダム効果は完全には相関していません
ぎざぎざを使用する場合、どのように1は、フォーマットのモデルからの出力を受け取るん:モデルは、私だけが完了したとき Inference for Bugs model at "model.txt", fit using jags,
3 chains, each with 10000 iterations (first 5000 discarded)
n.sims = 15000 iteratio
jags()関数を使用してJAGSモデルを実行するたびに、適合するパラメータの値が大きく異なります。しかし、私は他の人に自分の結果を再現させたい。 set.seed(123)を追加しようとしましたが、役に立たなかった。 This linkは、run.jags()機能を使用して目標を達成する方法を説明しています。 jags()を使って、どうやって同様のことをすることができるのだろうか。ありがとうござ