如何解决OpenBUGS如何在疾病映射的背景下计算DIC,尤其是Dhat?
我正在运行一个空间模型,即Poisson-CAR模型,该模型在openbugs中指定如下:
model
{
for (k in 1:n_munic) {
O[k] ~ dpois(b[k])
log(b[k]) <- log(E[k]) + mu + phi[k]
}
phi[1:n_munic] ~ car.normal(adj[],weights[],num[],pr)
for (i in 1:sumNumNeigh) {
weights[i] <- 1
}
mu ~ dflat()
pr ~ dgamma(1,0.01)
}
我试图根据获得的样本重新计算R自己的DIC。
如果我将每个样本中的DBar计算为偏差并计算后验均值(请参见下面的代码),那么得到的结果与openbugs提供的结果完全相同。
但是,如果我将Dhat计算为直接参数(在本例中为mu和phi)的后验均值的偏差,则会得到不同的结果。我还考虑了不同的参数化设置,但找不到与openbugs相同的结果。
对于一个简单的模型,我得到的结果完全相同。
您知道为什么我没有得到相同的结果吗?
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