先验分布可以用正态分布或者伽玛分布

不知楼上的有没有解决问题呢,我做的杠杆效应怎么都变成正的了????有哪位能帮忙回答下吗

3# wangchangs
带有解释变量的SV模型你做过吗？

model
{                                                               
for (i in 1:n) {
Ymean[i]<-rho/tau*exp(0.5*theta[i])*(theta[i+1]-mu-phi*(theta[i]-mu));
Yisigma2[i] <- 1/(exp(theta[i])*(1-rho*rho));
y[i]~ dnorm(Ymean[i],Yisigma2[i]);   
    }     
isigma2<-(1-phi*phi)*itau2;                                                        
theta0 ~ dnorm(mu,isigma2);  
thetamean[1] <- mu + phi*(theta0-mu);   
theta[1] ~ dnorm(thetamean[1],itau2);                                 
for (i in 2:(n+1)) {                                                                    
thetamean[i] <- mu + phi*(theta[i-1]-mu);                                   
theta[i]~dnorm(thetamean[i],itau2);}                                 
phi1 ~ dbeta(20,1.5);     
phi <- 2*phi1-1;     
mu ~ dnorm(0,0.04);                                                              
itau2 ~ dgamma(2.5,0.025);                                                      
tau <- sqrt(1/itau2) ;
rho ~ dunif(-1,1)                                                        
}

list(mu=0,itau2=50,phi1=0.975,rho=0)
我是这样定义的~希望能帮到你

5# yucongy

请问：在您提供的程序中Data部分正确方式应该是什么？
model
{                                                               
for (i in 1:n) {
Ymean<-rho/tau*exp(0.5*theta)*(theta[i+1]-mu-phi*(theta-mu));
Yisigma2 <- 1/(exp(theta)*(1-rho*rho));
y~ dnorm(Ymean,Yisigma2);   
    }     
isigma2<-(1-phi*phi)*itau2;                                                        
theta0 ~ dnorm(mu,isigma2);  
thetamean[1] <- mu + phi*(theta0-mu);   
theta[1] ~ dnorm(thetamean[1],itau2);                                 
for (i in 2:(n+1)) {                                                                    
thetamean <- mu + phi*(theta[i-1]-mu);                                   
theta~dnorm(thetamean,itau2);}                                 
phi1 ~ dbeta(20,1.5);     
phi <- 2*phi1-1;     
mu ~ dnorm(0,0.04);                                                              
itau2 ~ dgamma(2.5,0.025);                                                      
tau <- sqrt(1/itau2) ;
rho ~ dunif(-1,1)                                                        
}

#Data   
list(n=19,theta=c(0.3945,0.7435,0.9055,1.1075,1.4631,1.8113,1.9136,2.1390,2.3514,2.7121,2.7612,2.7807,2.8761,2.9606,2.9802,3.0674,3.1310,3.1719,3.2531),rho=c(0.3212,0.7232,0.9215,1.1075,1.4231,1.2313))

#Initial values     
list(mu=0,itau2=50,phi1=0.975,rho=0)