Я нашел несколько дистрибутивов, для которых BUGS и R имеют разные параметризации: Normal, log-Normal и Weibull.
Для каждого из них я понимаю, что второй параметр, используемый R, необходимо преобразовать в обратном направлении (1 / параметр), прежде чем использовать в BUGS (или в моем случае JAGS).
Кто-нибудь знает исчерпывающий список этих преобразований, который существует в настоящее время?
Самое близкое, что я могу найти, - это сравнить распределения в таблице 7 руководства пользователя JAGS 2.2.0 с результатами ?rnormи т. Д. И, возможно, с несколькими вероятностными текстами. Этот подход, по-видимому, требует, чтобы преобразования были выведены из PDF-файлов отдельно.
Я бы предпочел избежать этой задачи (и возможных ошибок), если она уже была выполнена, или начать список здесь.
Обновить
Основываясь на предложениях Бена, я написал следующую функцию для преобразования кадра данных параметров из R в параметризацию BUGS.
##' convert R parameterizations to BUGS paramaterizations
##'
##' R and BUGS have different parameterizations for some distributions.
##' This function transforms the distributions from R defaults to BUGS
##' defaults. BUGS is an implementation of the BUGS language, and these
##' transformations are expected to work for bugs.
##' @param priors data.frame with colnames c('distn', 'parama', 'paramb')
##' @return priors with jags parameterizations
##' @author David LeBauer
r2bugs.distributions <- function(priors) {
norm <- priors$distn %in% 'norm'
lnorm <- priors$distn %in% 'lnorm'
weib <- priors$distn %in% 'weibull'
bin <- priors$distn %in% 'binom'
## Convert sd to precision for norm & lnorm
priors$paramb[norm | lnorm] <- 1/priors$paramb[norm | lnorm]^2
## Convert R parameter b to JAGS parameter lambda by l = (1/b)^a
priors$paramb[weib] <- 1 / priors$paramb[weib]^priors$parama[weib]
## Reverse parameter order for binomial
priors[bin, c('parama', 'paramb')] <- priors[bin, c('parama', 'paramb')]
## Translate distribution names
priors$distn <- gsub('weibull', 'weib',
gsub('binom', 'bin',
gsub('chisq', 'chisqr',
gsub('nbinom', 'negbin',
as.vector(priors$distn)))))
return(priors)
}
##' @examples
##' priors <- data.frame(distn = c('weibull', 'lnorm', 'norm', 'gamma'),
##' parama = c(1, 1, 1, 1),
##' paramb = c(2, 2, 2, 2))
##' r2bugs.distributions(priors)