Цензура / Усечение в ЯГС

10

У меня есть вопрос о том, как вписать проблему цензуры в JAGS.

Я наблюдаю нормальную двумерную смесь, где значения Х имеют погрешность измерения. Я хотел бы смоделировать истинные базовые «средства» наблюдаемых цензурированных значений.

\begin{aligned} ⌈ x_{t r u e} + ϵ ⌉ = x_{o b s e r v e d} ϵ \sim N (0, s d = .5) \end{aligned}

$\begin{align*} \lceil x_{true}+\epsilon \rceil = x_{observed} \ \epsilon \sim N(0,sd=.5) \end{align*}$

Вот что у меня сейчас:

 for (i in 1:n){
   x[i,1:2]~dmnorm(mu[z[i],1:2], tau[z[i],1:2,1:2])
   z[i]~dcat(prob[ ])
 }

У также есть ошибка измерения. Что я хочу сделать, это что-то вроде этого:

 for (i in 1:n){
   x_obs[i] ~ dnorm(x_true[i],prec_x)I(x_true[i],)
   y_obs[i] ~ dnorm(y_true[i],prec_y)
   c(x_true[i]:y_true[i])~dmnorm(mu[ z [ i ],1:2], tau[z[i],1:2,1:2])
   z[i]~dcat(prob[ ])
 }

 #priors for measurement error
 e_x~dunif(.1,.9)
 prec_x<-1/pow(e_x,2)
 e_y~dunif(2,4)
 prec_y<-1/pow(e_y,2)

Очевидно, что команда c недопустима в JAGS.

Заранее спасибо.

— лощина
источник

3

Чтобы усечь, используйте T (-, -), но прочитайте руководство пользователя для получения информации о порицании и усечении.

— David LeBauer

9

Возможно, это то, что вы ищете:

x_obs[i] ~ dnorm(x_true[i],prec_x)T(x_true[i], )

У JAGS есть опции как для цензуры, так и для усечения. Похоже, вы хотите усечение, так как вы априори знаете , что наблюдение находится в определенном диапазоне

Прочтите руководство пользователя для более подробной информации о том, как зазубрины используют усечение и цензуру.

— Дэвид Лебауэр
источник

3

Спасибо за советы, Дэвид. Я разместил этот вопрос на форуме поддержки JAGS и получил полезный ответ. Ключ должен был использовать двумерный массив для «истинных» значений.

for (j in 1:n){ 
  x_obs[j] ~ dnorm(xy_true[j,1], prec_x)T(xy_true[j,1],) 
  y_obs[j] ~ dnorm(xy_true[j,2], prec_y)
  xy_true[j, ] ~ dmnorm(mu[ z [j],1:2], tau[z[j],1:2,1:2]) 
  z[j]~dcat(prob[ ]) 
}

 #priors for measurement error 
 e_x~dunif(.1,.9)
 prec_x<-1/pow(e_x,2)
 e_y~dunif(2,4)
 prec_y<-1/pow(e_y,2)

— лощина
источник