有winbugs的高手，帮忙看看这个文献，感激不尽

博公

9335

收藏 2011-12-20

各位达人，帮忙看看这篇文献，哪位能帮忙搞定（只要把文献过程重复出来就可以），给予一定的经济资助，说到做到。QQ：79645697，手机：15166627206

主要内容在PDF附件的第4部分

文献的主要目的是求Hydrogen leak frequency.doc
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Analyses to support development of risk-informed separation distance for hydroge.pdf
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epoh

2011-12-20 19:07:04

数据太少
底下结果请先参考,是否能以解释?
Inference for Bugs model at "hydro.bug", fit using WinBUGS,
node  mean  sd  MC error 2.5% median 97.5% start sample
alpha1 -4.821 0.1287 0.01232       -5.093 -4.801 -4.594 40001 10000
alpha2  2.072 0.3424 0.0342          1.569 1.981 2.914 40001 10000

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epoh

2011-12-21 20:09:06

答覆你的短信息
模型不难
但难在数据,你是专业也请你想想.

page 119/144,Table C- 1. Generic component leakage frequencies.
数据只有两种size, Small Leak & Rupture
Component  Severity    Frequency
Compressor Small Leak 2.00E-03
               Small Leak 2.63E-03
               Small Leak 2.70E-02
                  Rupture 2.00E-06
                  Rupture 1.10E-05
                  Rupture 8.76E-05

但结果却有五种size
page 43/144,Table 4-2. Results
Component Leak size Generic Leak Frequencies (Phase 1)
                                    Mean 5.0% Median 95.0%
Compressor Very Small 8.3E+00 1.8E-01 2.1E+00 2.6E+01
                        Minor 2.3E-01 1.5E-02 1.1E-01 7.1E-01
                     Medium 1.2E-02 7.9E-04 5.2E-03 3.4E-02
                        Major 3.9E-04 6.6E-05 2.5E-04 1.0E-03
                  Rupture 9.7E-05 1.2E-06 1.2E-05 1.3E-04

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博公

2011-12-21 22:43:25

在第42页中有一段话，是关于整个计算过程的说明，
First, the means and standard deviations of the leak rates from these
different sources were determined for each component. （先计算均值和标准偏差？）This data was then used to generate the parameters of the prior distributions for each component.（然后均值和标准偏差用于产生先验分布的参数）
这几步该怎么解释？非常感谢

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epoh

2011-12-22 09:05:37

博公发表于 2011-12-21 22:43
在第42页中有一段话，是关于整个计算过程的说明，
First, the means and standard deviations of the leak ...

配合公式muLF[i,j]=10^alpha1*FLA[j]^alpha2 (FLA[1]=0.01,FLA[2]=0.1,...)
LF[i,j] ~ dnorm(muLF[i,j],tau[j])

可以得到muLF[,j] ,alpha1 ,alpha2,...

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博公

2011-12-22 12:22:07

我一直以为数据是一维的，当时考虑方程4.3只给出了j。程序您确认是没问题的？那为什么结果还是与文献不太一致呢，哪个地方还可能出现问题？

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epoh

2011-12-22 13:15:54

数据和模型
两者当然都要不断重复的测试
而且每种component都要试
作者有没把所有的数据都列出也不得而知
这就是我说的
两种size的数据
可以跑出五种size的结果
目前情况就是卡在这里了
找找看还有没类似的文献可以比较参考

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susanna_5433

2011-12-22 20:11:11

有epoh老大在啊，你有福了！

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susanna_5433

2011-12-22 20:11:20

有epoh老大在啊，你有福了！

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博公

2011-12-22 20:34:52

嗯，是遇到高手了

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epoh

2011-12-23 22:47:46

博公发表于 2011-12-22 20:34
嗯，是遇到高手了

hydro.rar (need pw)

hydro.rar
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epoh

2011-12-26 15:31:18

博公发表于 2011-12-22 20:34
嗯，是遇到高手了

Flange部分
bug code同hydro.bug

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博公

2011-12-26 17:14:58

epoh 发表于 2011-12-26 15:31
Flange部分
bug code同hydro.bug
数据及init部分修改如下:

老师，您好，我重复您的过程，怎么结果差别那么大呢，我没用R，而是参照别的文献用的S-plus的数据格式，如下所示：

list(FLA = c(0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100),
   LF = c(4.70E-06, 3.20E-05, 4.30E-05, 8.76E-05, 1.20E-04, 1.70E-04, 8.76E-04, 1.00E-03, 2.60E-03, 2.63E-02, 3.60E-07,
   1.10E-06, 3.50E-07, 8.76E-07, 8.76E-06, 1.70E-05, 1.00E-04), N = 17)
   list(alpha1 = 25, alpha2 = -40)
这么用难道是不对的？

另外，文献中Table 4-2中的结果，是通过软件直接计算出来的吗，还是软件算出来alpha1等参数后再代入方程4.3后计算得到的？
如果是软件直接算出来的，我们想要的结果只有5个（very small, Minor, Medium, Major, Rupture），而您提供的结果含有多个，例如muLF，muLF是不是 Generic Leak Frequencies 里边的Mean？

在文献中第30页，Table 4-2前边有一段话，

First, the means and standard deviations of the leak rates from these
different sources were determined for each component. This data was then used to
generate the parameters of the prior distributions for each component.

是不是先要求出每一种组分如compressor的均值，如，Small leak情况下，（0.002+0.00263+0.027）/3=0.010543
同理，Rupture 情况下的均值，（0.000002+ 0.000011+0.0000876）/3=3.35333E-5
然后data可不可以用这种方式
list(FLA = c(0.01, 0.1, 1, 10, 100),
   LF = c(NA, NA, 0.010543, NA, 3.35333E-5), N = 5)
   list(alpha1 = 5.1, alpha2 = -11.8)
我这样的思路是没有算出结果来的，系统提示说，
multiple definitions of node LFlog[1]

是这种data方式不对，还是别的原因？有些问题可能问的比较业余，谨为您提供一点思路上的参考吧，谢谢！

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epoh

2011-12-26 19:43:04

博公发表于 2011-12-26 17:14
老师，您好，我重复您的过程，怎么结果差别那么大呢，我没用R，而是参照别的文献用的S-plus的数据格式，如 ...

你的数据格式是对的,
你应该已发觉FLANGE
muLF[1]~ muLF[10],结果是一样的 --very small
muLF[11]~ muLF[17],结果是一样的 --Rupture

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博公

2011-12-27 09:05:02

老师，您好，我忽然发现了一个错误，data中，
#Data
FLA = c(0.01, 0.01, 0.01, 100,100,100)
LF = c(0.002, 0.00263, 0.027, 0.000002, 0.000011, 0.0000876)
0.01是verysmall的泄漏，
而附录C-1是small leak，在附录C-1前边一页也有说明，
所以上述数据格式应该是：
#Data
FLA = c(1, 1, 1, 100,100,100)
LF = c(0.002, 0.00263, 0.027, 0.000002, 0.000011, 0.0000876)

麻烦您再看一下

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epoh

2011-12-27 09:44:02

博公发表于 2011-12-27 09:05
老师，您好，我忽然发现了一个错误，data中，
#Data
FLA = c(0.01, 0.01, 0.01, 100,100,100)

这个错误一开始我就发现了
尤其是在pipes部分
Large Leak 几乎都是20% of flow area
跟定义Large Leak = Major- Leak area is 10% of total flow area
完全不符
我想可能是真实数据难以取得的关系.
不仅如此,即使同样是Small Leak
彼此的差异更大,5.00E-07 ~ 8.01E-04,
我都不知作者是如何归类的

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博公

2011-12-27 10:21:39

epoh 发表于 2011-12-27 09:44
这个错误一开始我就发现了
尤其是在pipes部分
Large Leak 几乎都是20% of flow area

老师，您好，您说的确实是一个问题，但不是我说的意思，我们可以先撇开您说的作者的归类问题，只是按作者归好的类来重复。

在第105页（文献实际页码），也即附录C第一页，对五种泄漏做了定义，
Small leak =1%
Large leak =10%
Rupture =100%
而且作者也说，Very small 和Minor （no generic data was available for this size leak）确实是没有数据的（不管对哪一种component）

而您给我发过来的data里边，如compressor里边small leak 应该是1（rupture是100的话），我指的是这个数据咱们是不是代错了？

我又仔细看了一遍文献，应该是没有别的可以用的数据了，Very small和Minor的 generic leak frequency应该就是在现有数据的基础上算出来的，在附录C的第一页，已经明确说了。

麻烦老师再看看

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epoh

2011-12-27 10:49:49

博公发表于 2011-12-27 10:21
老师，您好，您说的确实是一个问题，但不是我说的意思，我们可以先撇开您说的作者的归类问题，只是按作者 ...

你说的问题
就compressor而言只要更改initia values

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epoh

2011-12-27 11:05:06

博公发表于 2011-12-27 10:21
老师，您好，您说的确实是一个问题，但不是我说的意思，我们可以先撇开您说的作者的归类问题，只是按作者 ...

Flanges:
#####
Inference for Bugs model at "flange.bug", fit using WinBUGS,
1 chains, each with 30000 iterations (first 20000 discarded)
n.sims = 10000 iterations saved
            mean    sd    2.5%       25%       50%       75%    97.5%
alpha1 -2.048575 0.344335  -2.692000  -2.267000  -1.998000  -1.825000  -1.493000
alpha2 -1.820359 0.500843  -2.921025  -2.088000  -1.794000  -1.415000  -0.990685

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epoh

2011-12-27 13:37:34

博公发表于 2011-12-27 10:21
老师，您好，您说的确实是一个问题，但不是我说的意思，我们可以先撇开您说的作者的归类问题，只是按作者 ...

Pipes:
#########
Inference for Bugs model at "pipe.bug", fit using WinBUGS,
1 chains, each with 30000 iterations (first 20000 discarded)
n.sims = 10000 iterations saved
            mean       sd    2.5%       25%       50%       75%    97.5%
alpha1 -4.382871  0.404789  -5.180000  -4.656000  -4.259000  -4.037000  -3.846000
alpha2 -0.868040  0.356847  -1.424000  -1.152000  -0.952800  -0.543900  -0.144988

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博公

2011-12-27 14:55:24

epoh 发表于 2011-12-27 10:49
你说的问题
就compressor而言只要更改initia values
inits = function() {list(alpha1 =14, alpha2 = ...

老师您好，initial values 的设置对结果影响会这么大啊，那怎么来选择initial values呢

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epoh

2011-12-27 15:23:46

博公发表于 2011-12-27 14:55
老师您好，initial values 的设置对结果影响会这么大啊，那怎么来选择initial values呢

1.对模型的了解
2.try and error

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博公

2011-12-27 16:56:29

epoh 发表于 2011-12-27 15:23
1.对模型的了解
2.try and error

那结果的重现性和 initial values 有很大的关系了？可不可以这样认为：只要选到合适的 initial values，文献的结果完全可以重现呢？

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epoh

2011-12-27 19:10:02

博公发表于 2011-12-27 16:56
那结果的重现性和 initial values 有很大的关系了？可不可以这样认为：只要选到合适的 initial values，文 ...

对,可以这样说
different components use the same model
different datas use the same model
hydro_revised(need pw)
include compressor,flanges,pipes.

hydro_revised.rar
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博公

2011-12-28 17:06:49

老师，您好，非常感谢您的解答，请问文献中Figure 4-1，以及后面的Figure 4-2 Figure 4-3，······都是用什么软件画出来的？

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epoh

2011-12-28 19:00:26

博公发表于 2011-12-28 17:06
老师，您好，非常感谢您的解答，请问文献中Figure 4-1，以及后面的Figure 4-2 Figure 4-3，······都是 ...

Figure 2-1.Figure 2-2.Figure 2-3.
用Microsoft Office 就可以画出来了
而且比一般计量软件漂亮

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sky-xiaotian

2011-12-30 13:41:09

epoh 发表于 2011-12-28 19:00
Figure 2-1.Figure 2-2.Figure 2-3.
用Microsoft Office 就可以画出来了
而且比一般计量软件漂亮

POT模型在巨灾损失预测中的应用——基于MCMC方法的估计.pdf
大小:(312.18 KB)

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epoh老师，您好！看了这帖子，感觉您对winbugs软件很了解，我最近看到这篇文献中用winbugs软件进行参数估计，所有想要利用它实现mcmc对pot模型参数估计，但是因为自己从来没有用过winbugs软件，所以不能很顺利地完成，如果您有时间能不能帮我看看呢，实在很感谢

model
{
for(i in 1:N)
{
p <-N/6000*tao*pow(1+cigam*tao*(x-k),-1/cigam-1)
   }
tao~ dgamma(0.01,0.01)
cigam~ dpar(0.01,0.1)
   }
data
list(N=53,k=308,x=c(309,310,311,313,313,316,319,320,328,330,332,332,338,341,341,349,351,354,356,365,368,370,371,375,384,384,385,389,389,391,396,408,417,418,418,435,447,448,460,463,465,473,500,507,521,522,554,618,702,754,842,858,1152))
initial values
   list(tao=1,cigam=1)

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28楼

epoh

2011-12-30 21:05:26

sky-xiaotian 发表于 2011-12-30 13:41
epoh老师，您好！看了这帖子，感觉您对winbugs软件很了解，我最近看到这篇文献中用winbugs软件进行参数 ...
Openbugs 有
Generalized Pareto Distribution : z~dgpar(mu,sigma,xi)
http://mathstat.helsinki.fi/open ... lSpecification.html
你给数据及mu,就可算出sigma,xi
你先安装试试
有问题再说

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29楼

epoh

2011-12-31 08:11:03

sky-xiaotian 发表于 2011-12-30 13:41
epoh老师，您好！看了这帖子，感觉您对winbugs软件很了解，我最近看到这篇文献中用winbugs软件进行参数 ...
R package "POT"
提供了多种估计 GPD 参数的方法
method of moments moments,
maximum likelihood mle,
biased and unbiased probability weighted moments pwmb, pwmu,
mean power density divergence mdpd,
median med,
pickands' pickands,
maximum penalized likelihood mple and
maximum goodness-of-fit mgf estimators.
我用function rgpd()
产生了一组数据
obs  : 200
mu : 1
sigma: 2
xi    : 0.25
分别在R及openbugs做比较,结果如下,请参考.
#####in R
library(POT)
x <- rgpd(200, 1, 2, 0.25)
mom <- fitgpd(x, 1, "moments")$param
mle <- fitgpd(x, 1, "mle")$param
pwmu <- fitgpd(x, 1, "pwmu")$param
pwmb <- fitgpd(x, 1, "pwmb")$param
pickands <- fitgpd(x, 1, "pickands")$param
med <- fitgpd(x, 1, "med", start = list(scale = 2, shape = 0.25))$param
mdpd <- fitgpd(x, 1, "mdpd")$param
mple <- fitgpd(x, 1, "mple")$param
ad2r <- fitgpd(x, 1, "mgf", stat = "AD2R")$param
print(rbind(mom, mle, pwmu, pwmb, pickands, med, mdpd, mple, ad2r))

            scale    shape
mom    2.386221 0.2162865
mle       2.225754 0.2759815
pwmu    2.199347 0.2776621
pwmb    2.212050 0.2734900
pickands  2.088740 0.4066740
med    2.142015 0.4706414
mdpd    2.199591 0.2924255
mple    2.254318 0.2603019
ad2r    2.263311 0.2718832

######in openbugs
               mean       sd             MC_error val2.5pc median val97.5pc start       sample
sigma       2.246       0.267       0.004287 1.755 2.236       2.8    10001       10000
xi             0.294       0.0992    0.001591 0.119  0.2859  0.5055    10001       10000

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30楼

zhangtao

2011-12-31 09:39:34

######in openbugs
               mean       sd             MC_error val2.5pc median val97.5pc start       sample
sigma       2.246       0.267       0.004287 1.755 2.236       2.8    10001       10000
xi             0.294       0.0992    0.001591 0.119  0.2859  0.5055    10001       10000

epoh老师，您好！
以上部分的openbugs程序代码是什么？
非常感谢！

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