fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000)

时间: 2023-06-17 13:05:36 浏览: 156
EXE

JAGS-4.3.0.exe

这段代码是在使用JAGS（Just Another Gibbs Sampler）软件包来运行贝叶斯分析。在这里，我们使用了一个名为'piecewise.jag'的JAGS模型，并将数据传递给模型。 'n.chains'参数指定我们要运行的MCMC链的数量，'n.adapt'参数指定我们要进行自适应迭代的次数。这将返回一个'fit'对象，该对象包含了JAGS模型的结果和诊断信息。
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model <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=1, n.adapt=1000)

- model_text是一个包含JAGS语言代码的字符串，描述了模型结构和参数分布等信息。 - jagsData是一个包含了数据的列表，用于传递给JAGS模型进行计算。 - n.chains指定了MCMC（Markov Chain Monte Carlo）采样时...

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post在给定代码中，fit里的piecewise.jags具体是什么？这里应该有一个model的function。给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间和是否死亡的状态

在给定的代码中，'piecewise.jag'是一个文本文件，包含JAGS模型的代码。这个文件需要定义模型中的变量、参数、先验分布、似然函数和采样方法等。具体而言，这个模型文件应该至少包含以下内容： 1. 声明模型变量和...

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points uniq a model_text <- textConnection( 'model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # Likelihood for (i in 1:n) { # Determine which interval the time is in for (j in 1:J) { if (t[i] <= a[j+1]) { break } } }') jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间t和是否死亡的状态d。请帮我用R code写好这个model，给定beta服从正态分布，lambda服从gamma分布。这里面的model有bug，似然函数的if else判断语句有误，没法构建似然函数，请debug或者重新写

fit <- jags.model(textConnection(model_text), data = jagsData, n.chains = 4) update(fit, n.iter = 1000) # Sample from posterior distribution post <- jags.samples(fit, c("beta_post", "lam_post"), n....

Error in file(modfile, "rt") : 无法打开链结 此外: Warning message: In file(modfile, "rt") : 无法打开文件'piecewise.jag': No such file or directory Error in jags.model("piecewise.jag", data = jagsData, n.chains = 4, n.adapt = 1000) : Cannot open model file "piecewise.jag"

这个错误提示是因为 R 无法找到名为 "piecewise.jag" 的 JAGS 模型文件。请确保该文件存在于当前工作目录中或者提供文件的完整路径。同时，也要确保 JAGS 软件已被正确安装并且包含在系统路径中。你可以尝试使用以下...
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这是一个 R 语言的报错信息，错误的原因是在加载 infercnv 包时，rjags 加载失败，提示需要安装 JAGS-4.x.y.exe，你需要去 http://www.sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files 下载安装 JAGS-4.x.y.exe，然后...

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jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals

这段代码的作用是将原始数据处理成JAGS模型所需要的格式。具体来说，它将原始数据中的各个变量取出来，包括样本数n、研究时间t、事件发生情况d、分组变量Z、切点a等，还有一些需要估计的参数，如间隔数J、lambda值的...

Error in jags.samples(fit, c("beta", "lam"), 10000) : Invalid JAGS model

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这个错误通常是因为你想要设置的目录不存在或者你没有权限访问该目录。请确保你输入的目录路径是正确的，并且你有访问该目录的权限。 另外，你需要注意的是，setwd() 函数的参数应该是一个字符串，你需要将路径用...

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资源摘要信息:"RaspberryPi-OpenCL驱动程序" 知识点一：Raspberry Pi与OpenCL Raspberry Pi是一系列低成本、高能力的单板计算机，由Raspberry Pi基金会开发。这些单板计算机通常用于教育、电子原型设计和家用服务器。而OpenCL（Open Computing Language）是一种用于编写程序，这些程序可以在不同种类的处理器（包括CPU、GPU和其他处理器）上执行的标准。OpenCL驱动程序是为Raspberry Pi上的应用程序提供支持，使其能够充分利用板载硬件加速功能，进行并行计算。 知识点二：调整Raspberry Pi映像大小 在准备Raspberry Pi的操作系统映像以便在QEMU仿真器中使用时，我们经常需要调整映像的大小以适应仿真环境或为了确保未来可以进行系统升级而留出足够的空间。这涉及到使用工具来扩展映像文件，以增加可用的磁盘空间。在描述中提到的命令包括使用`qemu-img`工具来扩展映像文件`2021-01-11-raspios-buster-armhf-lite.img`的大小。 知识点三：使用QEMU进行仿真 QEMU是一个通用的开源机器模拟器和虚拟化器，它能够在一台计算机上模拟另一台计算机。它可以运行在不同的操作系统上，并且能够模拟多种不同的硬件设备。在Raspberry Pi的上下文中，QEMU能够被用来模拟Raspberry Pi硬件，允许开发者在没有实际硬件的情况下测试软件。描述中给出了安装QEMU的命令行指令，并建议更新系统软件包后安装QEMU。 知识点四：管理磁盘分区 描述中提到了使用`fdisk`命令来检查磁盘分区，这是Linux系统中用于查看和修改磁盘分区表的工具。在进行映像调整大小的过程中，了解当前的磁盘分区状态是十分重要的，以确保不会对现有的数据造成损害。在确定需要增加映像大小后，通过指定的参数可以将映像文件的大小增加6GB。 知识点五：Raspbian Pi OS映像 Raspbian是Raspberry Pi的官方推荐操作系统，是一个为Raspberry Pi量身打造的基于Debian的Linux发行版。Raspbian Pi OS映像文件是指定的、压缩过的文件，包含了操作系统的所有数据。通过下载最新的Raspbian Pi OS映像文件，可以确保你拥有最新的软件包和功能。下载地址被提供在描述中，以便用户可以获取最新映像。 知识点六：内核提取 描述中提到了从仓库中获取Raspberry-Pi Linux内核并将其提取到一个文件夹中。这意味着为了在QEMU中模拟Raspberry Pi环境，可能需要替换或更新操作系统映像中的内核部分。内核是操作系统的核心部分，负责管理硬件资源和系统进程。提取内核通常涉及到解压缩下载的映像文件，并可能需要重命名相关文件夹以确保与Raspberry Pi的兼容性。 总结： 描述中提供的信息详细说明了如何通过调整Raspberry Pi操作系统映像的大小，安装QEMU仿真器，获取Raspbian Pi OS映像，以及处理磁盘分区和内核提取来准备Raspberry Pi的仿真环境。这些步骤对于IT专业人士来说，是在虚拟环境中测试Raspberry Pi应用程序或驱动程序的关键步骤，特别是在开发OpenCL应用程序时，对硬件资源的配置和管理要求较高。通过理解上述知识点，开发者可以更好地利用Raspberry Pi的并行计算能力，进行高性能计算任务的仿真和测试。
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