贝叶斯模型（Rjags）中的效应分析

“考虑以下三类保险的精算索赔数据 投保人

year: 1 2 3 4 5
Grp1: 9 7 6 13 12
Grp2: 6 4 2 8 10
Grp3: 8 8 3 4 9

运行R和Jags以应用以下分层模型来分析数据：

Yij ∼ Poisson(λij )
λij = Pijθj
θij ∼ Ga(α, β) Pij ∼ Ga(γ, δ)
α ∼ Ga(5, 5) γ ∼ U(0, 100)
β ∼ Ga(25, 1) δ ∼ U(0, 100),
where i = 1, 2, 3 and j = 1, . . . , 5. 

你对群体效应和年度效应的结论是什么？”

我已经起草了我的模型规格，用JAGS将其拉入R。我的问题是，我如何在R中编码来分别测试组效应和年效应？我只对一个变量使用过jags

这是我的cookie cuter JAGS代码：

library(rjags)



forJags<-list(                  )

inits<-list(                     )

foo<jags.model(file="m2n4.bug",data = forJags,inits=inits)

out<-coda.samples(model=foo, variable.names = c(                ),     n.iter=50000,thin=5)

summary(out)

任何通知我如何编码以便我单独测试效果的输入都是巨大的。

将您的模型定义为：

model
{
for (j in 1:5){P[j] ~ dgamma(gamma,delta)}
for (i in 1:3){
for(j in 1:5){
Y[i,j] ~ dpois(lambda[i,j])
lambda[i,j] = P[j]*theta[i,j]
theta[i,j] ~ dgamma(alpha,beta)
}
}
alpha ~ dgamma(5,5)
beta ~ dgamma(25,1)
gamma ~ dunif(0,100)
delta ~ dunif(0,100)
}

然后运行：

library(rjags)

Y<-rbind(c(9, 7, 6, 13, 12),c( 6 ,4 ,2 ,8 ,10),c(8 ,8, 3, 4, 9))

forJags<-list('Y' = Y)

foo<-jags.model(file="m2n4.bug",data = forJags)

out<-coda.samples(model=foo, variable.names = c("theta","P"),n.iter=50000,thin=5)

summary(out)

库（rjags）
Y
library(rjags)

Y<-rbind(c(9, 7, 6, 13, 12),c( 6 ,4 ,2 ,8 ,10),c(8 ,8, 3, 4, 9))

forJags<-list('Y' = Y)

foo<-jags.model(file="m2n4.bug",data = forJags)

out<-coda.samples(model=foo, variable.names = c("theta","P"),n.iter=50000,thin=5)

summary(out)