Censura / troncamento in JAGS

Ho una domanda su come adattare un problema di censura in JAGS.

Osservo una miscela bivariata normale in cui i valori X presentano errori di misurazione. Vorrei modellare i veri "mezzi" sottostanti dei valori censurati osservati.

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

Ecco quello che ho ora:

 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[ ])
 }

Y ha anche un errore di misurazione. Quello che voglio fare è qualcosa del genere:

 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)

Ovviamente il comando c non è valido in JAGS.

Grazie in anticipo.

Forse questo è quello che stai cercando:

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

JAGS ha opzioni sia per la censura che per il troncamento. Sembra che tu voglia il troncamento, poiché sai a priori che l'osservazione si trova all'interno di un determinato intervallo

Leggi il manuale dell'utente per maggiori dettagli su come jags utilizza il troncamento e la censura.

Grazie per i suggerimenti David. Ho pubblicato questa domanda sul forum di supporto di JAGS e ho ottenuto una risposta utile. La chiave era usare un array bidimensionale per i valori "veri".

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)