Frequency distribution WinBUGS-定义离散逐步分布

我想在我的模型中定义一个分布形式：p（x=10）=0.10，p（x=15）=0.20，p（x=20）=0.70

WinBUGS常见问题解答说，可以将我自己的离散均匀分布构造为一个具有统一先验的分类变量，它可以接受必要的整数值。请参阅本手册第一部分中的blockerht示例

我查了一下这个例子，我想是这样的：“自由度未知的分层t分布”

根据型号规格，他们会执行以下操作：

for (n in 1:Nbins) {
   prior[n] <- 1/Nbins;   # Uniform prior on v
}
 k ~ dcat(prior[]);

for（n/1:n英寸）{
prior[n]如果我正确理解您的问题，您不需要循环

#BUGS script to obtain distribution
m1<-"model{
  ind ~ dcat(p[])
  pmix <- x[ind]
}"
writeLines(m1,"m1.txt")

#simulate from the distribution    
library("R2OpenBUGS")
m1.bug<-bugs(data = list(x=c(10, 15, 20), p=c(0.1,0.2,0.7)),
             inits = NULL,
             param = "pmix",
             model = "m1.txt", 
             n.iter = 1100, n.burnin = 100, n.chains = 1, n.thin=1, DIC=FALSE)

hist(m1.bug$sims.list$pmix)

#获取分发的bug脚本
m1如果我正确理解你的问题，你不需要循环

#BUGS script to obtain distribution
m1<-"model{
  ind ~ dcat(p[])
  pmix <- x[ind]
}"
writeLines(m1,"m1.txt")

#simulate from the distribution    
library("R2OpenBUGS")
m1.bug<-bugs(data = list(x=c(10, 15, 20), p=c(0.1,0.2,0.7)),
             inits = NULL,
             param = "pmix",
             model = "m1.txt", 
             n.iter = 1100, n.burnin = 100, n.chains = 1, n.thin=1, DIC=FALSE)

hist(m1.bug$sims.list$pmix)

#获取分发的bug脚本
m1我自己正在学习如何做到这一点。我想知道你是否能做到：

prior[10] <- .1
prior[15] <- .2
prior[20] <- .7
x ~ dcat(prior[])

preor[10]我正在学习如何做这件事。我想知道你是否能做到：

prior[10] <- .1
prior[15] <- .2
prior[20] <- .7
x ~ dcat(prior[])

previor[10]我想从这个定制的均匀分布中取样。我该怎么做？你就是这样建立这个直方图的吗？@JEquihua，他已经从他定义的
pmix显示的分布中取样了。我想从这个定制的均匀分布中取样。我该怎么做？是这样吗你建立了这个直方图？@JEquihua，他已经从定义
pmix所显示的分布中取样了。你应该用“逐步均匀分布”来定义你的意思。没有这一点，这是一个我们无法回答的糟糕问题。在你解决问题之前，对你的问题进行向下投票。你应该用“逐步均匀分布”来定义你的意思.没有这一点，这是一个糟糕的问题，我们无法回答。在你解决问题之前，不要投票表决你的问题。