【问题标题】:multiple definition of node xi1[1,1]节点 xi1[1,1] 的多重定义
【发布时间】:2015-03-02 08:33:32
【问题描述】:

我在下面的代码中有问题,在编译过程中出现“节点xi1 [1,1]的多个定义”,请任何人帮我解决这个问题。 非常感谢提前

model {  
for(i in 1:N){ 
#measurement equation model 
for(j in 1:P){y[i,j]~dnorm(mu[i,j],psi[j])I(thd[j,z[i,j]],thd[j,z[i,j]+1])} 
xi[i,1]<-mu[i,1]+lam[1]*mu[i,2]+lam[2]*mu[i,3]+lam[3]*mu[i,4]+lam[4]*mu[i,5]+lam[5]*mu[i,6]
xi[i,2]<-mu[i,1]+lam[1]*mu[i,2]+lam[2]*mu[i,3]+lam[3]*mu[i,4]+lam[4]*mu[i,5]+lam[5]*mu[i,6]+xi[i,1]
#structural equation model 
xi[i,1:2]~dmnorm(zero2[1:2],phi[1:2,1:2]) 
eta[i]~dnorm(nu[i],psd1) 
nu[i]<-gam[1]*xi[i,1]
mu[i,1:6]~dnorm(0.8,4.0) 
}# end of i
for(i in 1:2){zero2[i]<-0.0} 
#priors on loadings and coefficients 
for(i in 1:5){lam[i]~dnorm(0.8,4.0)} 
for(i in 1:1){gam[i]~dnorm(0.6,4.0)} 
#priors on precisions 
for(j in 1:P){ 
psi[j]~dgamma(10,8) 
sgm[j]<-1/psi[j]} 
psd~dgamma(10,8) 
sgd<-1/psd
phi[1:2,1:2]~dwish(R[1:2,1:2], 30) 
phx[1:2,1:2]<-inverse(phi[1:2,1:2]) 
} #end of model 

【问题讨论】:

    标签: bayesian normal-distribution


    【解决方案1】:

    你有这两行:

    xi[i,1]<-mu[i,1]+lam[1]*mu[i,2]+lam[2]*mu[i,3]+lam[3]*mu[i,4]+lam[4]*mu[i,5]+lam[5]*mu[i,6]
    ...
    xi[i,1:2]~dmnorm(zero2[1:2],phi[1:2,1:2]) 
    

    由于两者都在 i 循环中,您定义了 xi[1,1] 两次:一次作为确定性量,一次作为随机变量(数据?)。

    【讨论】:

    • 非常感谢您的回复,如果我删除 xi[i,1:2] 的第二个定义,我现在应该怎么做,错误将是“预期的多变量节点”,所以我无法删除任何其中。任何帮助将不胜感激。
    • 现在的错误是“预期的多变量节点”,没有删除任何一个。
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