【发布时间】：2016-05-05 15:49:20
【问题描述】：
【问题讨论】：
标签： bayesian winbugs convergence r2winbugs
【发布时间】：2016-05-05 15:49:20
【问题描述】：
不幸的是，您似乎无法从您显示的图中确认收敛（编辑：至少有一些信息，见下文）。图的左侧只是一个毛毛虫图，它实际上只显示了每个参数分布的 95% 区间。
评估收敛是一个更加细致入微的过程，因为有多种方法可以确定您的模型是否已经收敛。您需要确定的是，您的模型已经适当地探索了每个参数的参数空间（通过跟踪图，coda 库中的 traceplot 函数），链方差之间和链内方差（gelman-rubin 诊断，@987654324 @ 在coda 库中）和链中的自相关（autocorr.plot 在coda）。其他人建议使用多种其他措施来评估您的模型是否已经收敛，查看 coda 包的其余部分将说明这一点。
我强烈建议您阅读他们的user manual（链接到 pdf）中的 WINBUGS 教程，它有一个部分用于检查模型收敛性。您要确保跟踪图混合良好（查看教程以了解这意味着什么），您的 Gelman Rubin 诊断对于每个参数小于 1.10（一般规则），并且您的链不太相关（这将减少链中的有效样本量）。
祝你好运，阅读一些有关该主题的内容，如果您对贝叶斯推理感兴趣，它将对您大有裨益！
编辑
正如@jacobsocolar 指出的那样，我完全错过了，这个问题中可用的图至少有一些信息表明模型确实收敛了。我没有看到左侧图右侧的 R-hat 图。如果模型确实收敛，则每个参数的这些值应小于 1.1。目测上面的图确实暗示模型收敛了，但是这会更容易看出图上的 1.1 标记处是否有一条垂直线，而实际上没有。
【讨论】：
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非常感谢！现在我将尝试理解包尾来做另一个收敛分析。我确实明白仅用这个情节很难确认收敛，但现在我可以阅读这个情节。谢谢:)
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在毛毛虫图旁边有一个 r-hat (psrf) 值图。我同意评估收敛是微妙的，但这是一个好的开始。一般来说，假设初始值适当地过度分散并且没有发生任何古怪的事情，模型看起来是收敛的。
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我很抱歉，正如@JacobSocolar 指出的，这里有一些信息。我更新了我的答案来解决这个问题。
您的输出数字确实足以（开始）评估收敛性，与 M_Fidino 的回答相反。在毛毛虫图旁边，有一个“r-hat”值图。这些是 Gelman-Rubin 统计量——链间方差与链内方差的比率，它们都
【讨论】：