Sto cercando di adattare un modello gerarchico usando jags e il pacchetto rjags. La mia variabile di risultato è y, che è una sequenza di prove di bernoulli. Ho 38 soggetti umani che si esibiscono in due categorie: P e M. Sulla base della mia analisi, ogni oratore ha una probabilità di successo nella categoria P di e una probabilità di successo nella categoria M di . anche che ci sia qualche iperparametro a livello di comunità per P e M: e .θ p × θ m μ p μ m
Quindi, per ogni oratore: e dove e controllano il picco della distribuzione intorno a e .θ m ∼ b e t a ( μ m × κ m , ( 1 - μ m ) × κ m ) κ p κ m μ p μ m
Inoltre , .μ m ∼ b e t a ( A m , B m )
Ecco il mio modello di jags:
model{
## y = N bernoulli trials
## Each speaker has a theta value for each category
for(i in 1:length(y)){
y[i] ~ dbern( theta[ speaker[i],category[i]])
}
## Category P has theta Ptheta
## Category M has theta Ptheta * Mtheta
## No observed data for pure Mtheta
##
## Kp and Km represent how similar speakers are to each other
## for Ptheta and Mtheta
for(j in 1:max(speaker)){
theta[j,1] ~ dbeta(Pmu*Kp, (1-Pmu)*Kp)
catM[j] ~ dbeta(Mmu*Km, (1-Mmu)*Km)
theta[j,2] <- theta[j,1] * catM[j]
}
## Priors for Pmu and Mmu
Pmu ~ dbeta(Ap,Bp)
Mmu ~ dbeta(Am,Bm)
## Priors for Kp and Km
Kp ~ dgamma(1,1/50)
Km ~ dgamma(1,1/50)
## Hyperpriors for Pmu and Mmu
Ap ~ dgamma(1,1/50)
Bp ~ dgamma(1,1/50)
Am ~ dgamma(1,1/50)
Bm ~ dgamma(1,1/50)
}
Il problema che ho è che quando eseguo questo modello con 5000 iterazioni per l'adattamento, prendo 1000 campioni Mmu
e Km
converto in valori singoli. L'ho eseguito con 4 catene e ogni catena non ha lo stesso valore, ma all'interno di ogni catena esiste un solo valore.
Sono abbastanza nuovo per adattare i modelli gerarchici usando i metodi MCMC, quindi mi chiedo quanto sia grave. Dovrei prendere questo come un segno che questo modello non ha speranza di adattarsi, che qualcosa non va nei miei priori, o è la stessa cosa per il corso?
Modifica: nel caso in cui sia importante, il valore per cui converge (mediata tra le catene) era 0,91 e era 1,78κ m