R2winbugs到出数据时出现错误

文雅13

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124

收藏 2012-11-20

在运行时出现：expected key word structure问题
display(log)
check(C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/Rtmpoz2apD/gaoxueya.bug.txt)
model is syntactically correct
data(C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/Rtmpoz2apD/data.txt)
expected key word structure
compile(1)
inits(1,C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/Rtmpoz2apD/inits1.txt)
command #Bugs:inits cannot be executed (is greyed out)
gen.inits()
command #Bugs:gen.inits cannot be executed (is greyed out)
thin.updater(1)
update(1)
command #Bugs:update cannot be executed (is greyed out)
set(a1)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(a2)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(a3)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(a4)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(intdrop)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(beta1drop)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(beta2drop)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(beta3drop)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(intlast)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(beta1last)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(beta2last)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(beta3last)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(sexlast)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(agelast)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(smokelast)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(bmilast)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(d1)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(d2)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(d3)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(d4)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(taud1)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(taud2)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(taud3)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(taud4)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
set(deviance)
command #Bugs:set cannot be executed (is greyed out)
dic.set()
command #Bugs:dic.set cannot be executed (is greyed out)
update(9)
command #Bugs:update cannot be executed (is greyed out)
coda(*,C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/Rtmpoz2apD/coda)
command #Bugs:coda cannot be executed (is greyed out)
stats(*)
command #Bugs:stats cannot be executed (is greyed out)
dic.stats()

DIC
history(*,C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/Rtmpoz2apD/history.odc)
command #Bugs:history cannot be executed (is greyed out)
save(C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/Rtmpoz2apD/log.odc)
save(C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/Rtmpoz2apD/log.txt)

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epoh

2012-11-20 22:39:06

答复你的留言:
数据读入时产生错误
方便的话上传你的程序及数据

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文雅13

2012-11-21 09:42:41

epoh 发表于 2012-11-20 22:39
答复你的留言:
数据读入时产生错误
方便的话上传你的程序及数据

response<-read.spss("E:/1.sav")
y<-response$y
t<-response$t
sub<-response$id3
cov<-read.spss("E:/2.sav")
sex<-cov$SEX
age<-cov$AGE
BZ<-cbind(cov$q1,cov$q2,cov$q3)
U<-cov$u/1000
nobs<-cov$nobs
n<-length(nobs)
knotD<-quantile(unique(U),seq(0,1,length=(9+2))[-c(1,(9+2))])
OMEGA_all<-(abs(outer(knotD,knotD,"-")))^3

data<-list("y","t","Nobs","sub","sex","age",)

y	t	sex	age	q1	q2	q3	u	nobs i3
0	34	1	2	78	68	89	45	1 1
1	56	1	3	34	78	98	45	1 2
.	56	2	1	89	67	96	65	2 3
1	45	1	1	96	89	78	53	2 4

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epoh

2012-11-21 16:34:17

文雅13 发表于 2012-11-21 09:42
response

问题不难,
可惜没有你的数据及bug code,不易正确指出错误所在,
若有不便,数据你可以随便给,但bug code及script要正确

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文雅13

2012-11-21 17:02:43

epoh 发表于 2012-11-21 16:34
问题不难,
可惜没有你的数据及bug code,不易正确指出错误所在,
若有不便,数据你可以随便给,但bug code及 ...

model{

for (i in 1:n1)
   {

            y[i,1]~dbern(p[i,1])
            logit(p[i,1])<-etaM[i,1]
            etaM[i,1]<-beta0all+beta1all*t[(sumn-nobs+1)]}


   for (i in (n1+1):n)
   {
            y[i,1]~dbern(p[i,1])
            logit(p[i,1])<-etaM[i,1]
            etaM[i,1]<-beta0all+beta1all*t[(sumn-nobs+1)]


      for (j in 2:nobs)
         {
               y[i,j]~dbern(p[i,j])
               logit(p[i,j])<-delta[i,j]+gamma[i,j]*y[i,j-1]
               etaM[i,j]<-beta0all+beta1all*t[(sumn-nobs+j)]

               # MTM1Delta is a function written in the WinBUGS development
               # interface for computing the intercept delta[i,j] to satisfy
               # marginal mean and serial dependence simultaneously
               delta[i,j]<-MTM1Delta(etaM[i,j],etaM[i,j-1],gamma[i,j])
               gamma[i,j]<-cor                                  }}

   for (i in 1:n)
         {
            # intercept, race and baseline CD4 effects
            beta0all<-int+beta1*equals(race,2)
                        +beta2[1]*equals(race,3)+beta3*cd4
            int<-intdrop*step(11-nobs)+intlast*equals(nobs,12)
            beta1<-beta1drop*step(11-nobs)+beta1last*equals(nobs,12)
            beta2<-beta2drop*step(11-nobs)+beta2last*equals(nobs,12)

            beta3<-(a1[1]+a1[2]*U+inprod2(d1[1:9],BZ[i,1:9]))
                     *step(11-nobs)+beta3last*equals(nobs,12)

            # time slopes by CD4 groups
            cd4g<-cd4+1 #baseline CD4 group indicator

            beta1all<-(a2[cd4g,1]+a2[cd4g,2]*U
                        +inprod2(d2[cd4g,1:9],BZ[i,1:9]))
                        *step(11-nobs)+beta1alllast[cd4g]
                        *equals(nobs,12)

            # serial dependence
            cor<-(a3[1]+a3[2]*U+inprod2(d3[1:9],BZ[i,1:9]))
                  *step(11-nobs)+corrlast*equals(nobs,12)
         }

# Priors for intercept, race effects in the dropout group
      intdrop~dnorm(0,1.0E-3)
      beta1drop~dnorm(0,1.0E-3)
      beta2drop~dnorm(0,1.0E-3)

# Priors for parameters in the administrative censoring group
      intlast~dnorm(0,1.0E-3)
      beta1last~dnorm(0,1.0E-3)
      beta2last~dnorm(0,1.0E-3)
      beta3last~dnorm(0,1.0E-3)
      for(j in 1:2){beta1alllast[j]~dnorm(0,1.0E-3)}
      corrlast~dnorm(0,1.0E-3)
      interactionlast<-beta1alllast[2]-beta1alllast[1]

# Priors for d0, d1, d2, d3 (random effects)
         for (k in 1:9)
            {
               d1[k]~dnorm(0,taud1)
               for(j in 1:2){d2[j,k]~dnorm(0,taud2[j])}
               d3[k]~dnorm(0,taud3)
            }
   # Priors for a0, a1,a2, a3 (fixed effects)
         for (k in 1:2)
            {
               a1[k]~dnorm(0,1.0E-3)
               for(j in 1:2){a2[j,k]~dnorm(0,1.0E-3)}
               a3[k]~dnorm(0,1.0E-3)
            }

   # Priors for the smoothing parameters
               taud1~dgamma(1.0E-2,1.0E-2)
               for(j in 1:2){taud2[j]~dgamma(1.0E-2,1.0E-2)}
               taud3~dgamma(1.0E-2,1.0E-2)
   # smooth function estimates of regression coefficients
   # on 106 grid points in the range of the observed dropout times
   for (i in 1:106)
         {
            v<-(i-1)*0.02

            # Mv is a function written in the WinBUGS development
            # interface for computing smooth function estimates
            # with low-rank thin-plate bases
            betacd4<-Mv(a1[1:2], d1[1:9], knotD[],OMEGAu[],v)
            betac0<-Mv(a2[1,1:2], d2[1,1:9], knotD[],OMEGAu[],v)
            betac1<-Mv(a2[2,1:2], d2[2,1:9], knotD[],OMEGAu[],v)
            interaction<-betac1-betac0
            corr<-Mv(a3[1:2], d3[1:9], knotD[],OMEGAu[],v)
            }

   #generate posterior probability for the dropout/adminstrative
   #censoring times within the race and baseline CD4 groups
   for (i in 1:n)
            { del~dgamma(1,1)}

   for (k in 1:6)
      {
         for (i in nn1[k]:nn2[k])
         {pp<-del/(sum(del[nn1[k]:nn2[k]])+sum(del[nn3[k]:nn4[k]]))
         }
         for (i in nn3[k]:nn4[k])
         {pp<-del/(sum(del[nn1[k]:nn2[k]])+sum(del[nn3[k]:nn4[k]]))
            }
      }

      # compute marginal probability estimates averaging over
      # Bayesian bootstrap samples, on 106 grid time points
      for (j in 1:106)
      {
            vv[j]<-(j-1)*0.02

            for (i in 1:n)
            {
               margin[i,j]<-pp*(exp(beta0all+beta1all*vv[j])
                           /(1+exp(beta0all+beta1all*vv[j])))
               }

               # cd4<=200, race=latina&other
                  mean0[j]<-(sum(margin[nn1[1]:nn2[1],j])
                                 +sum(margin[nn3[1]:nn4[1],j]))
               # cd4<=200, race=black
               mean1[j]<-(sum(margin[nn1[2]:nn2[2],j])
                              +sum(margin[nn3[2]:nn4[2],j]))
               # cd4<=200, race=white
               mean2[j]<-(sum(margin[nn1[3]:nn2[3],j])
                              +sum(margin[nn3[3]:nn4[3],j]))
      }#end model
数据格式大致就是下面这样的
id 时间 y age sex
1 1 0 1 1
1 2 0 3 2
1 3 1 3 2
2 1 1 3 2
2 2 .
2 3 1 2 2
3 1 0 2 1

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地板

epoh

2012-11-21 19:02:50

文雅13 发表于 2012-11-21 17:02
model{

for (i in 1:n1)
你的winbugs code 就是来自
WinBUGS program for the binary CES-D HERS data

请仔细看,你少给了太多数据.

the binary outcome variable (y[,]),
the time since enrollment (t[]),
the race group indicator (race[]),
the indicator of baseline CD4 > 200 (cd4[]),
the observed dropout time (U[]),
and the design matrix of the random effects (BZ[,]) for penalized splines,
the sample size (n),
the number of individuals with only one observation (n1),
the number of observations within individuals (nobs[]),
...
...
而你给的"sub","sex","age",winbugs code 中根本没有

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7楼

文雅13

2012-11-21 19:40:24

y、U、t和nobs就是上面回复给出的值，race和cd4我的数据中换成了age和sex，n是样本量为150，n1是14，BZ就是上面给出的q1、q2、q3的阵。总体出来就上类似第一次回复那样的数据

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8楼

文雅13

2012-11-21 19:45:36

epoh 发表于 2012-11-21 19:02
你的winbugs code 就是来自
WinBUGS program for the binary CES-D HERS data
我所给出的是原始数据的纵向格式，您说的是winbugs格式的数据吗？

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9楼

zhangtao

2012-11-21 20:31:50

epoh 发表于 2012-11-21 19:02
你的winbugs code 就是来自
WinBUGS program for the binary CES-D HERS data
dccdata.txt(25.87 KB, 下载次数: 5)

epoh老师，您好！
   1、附件中的数据做dccgarch数据太少，您看在R中如何能实现自体抽样扩大
样本数据量，以比较准确地做出dccgarch估计？
   2、如何修改以下程序，用我附件中的dccdata.txt中的数据进行估计？
非常感谢！

# Simulating data from the original DCC-GARCH(1,1) process
nobs <- 1000; cut <- 1000
a <- c(0.003, 0.005, 0.001)
A <- diag(c(0.2,0.3,0.15))
B <- diag(c(0.75, 0.6, 0.8))
uncR <- matrix(c(1.0, 0.4, 0.3, 0.4, 1.0, 0.12, 0.3, 0.12, 1.0),3,3)
dcc.para <- c(0.01,0.98)
dcc.data <- dcc.sim(nobs, a, A, B, uncR, dcc.para, model="diagonal")

# Estimating a DCC-GARCH(1,1) model
dcc.results <- dcc.estimation(inia=a, iniA=A, iniB=B, ini.dcc=dcc.para,
      dvar=dcc.data$eps, model="diagonal")

# Parameter estimates and their robust standard errors
dcc.results$out

本文来自: 人大经济论坛 S-Plus&R专版版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... 9&from^^uid=11232

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10楼

epoh

2012-11-21 20:53:08

zhangtao 发表于 2012-11-21 20:31
dccdata.txt(25.87 KB, 下载次数: 5)
哈哈!抱歉,zhangtao兄,这个有难度.

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11楼

epoh

2012-11-21 20:53:48

文雅13 发表于 2012-11-21 19:45
我所给出的是原始数据的纵向格式，您说的是winbugs格式的数据吗？
这个模型比较复杂,
需要提供完整的数据及R SCRIPT比对,
既然是R SCRIPT,当然是纵向的原始数据.

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12楼

zhangtao

2012-11-21 20:55:44

epoh 发表于 2012-11-21 20:53
哈哈!抱歉,zhangtao兄,这个有难度.
epoh老师，您看有什么难度？

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13楼

epoh

2012-11-21 21:16:01

zhangtao 发表于 2012-11-21 20:55
epoh老师，您看有什么难度？
哈哈你不是说了,
自体抽样扩大样本数据量,
总该有个依据?

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14楼

文雅13

2012-11-21 21:20:12

epoh 发表于 2012-11-21 20:53
这个模型比较复杂,
需要提供完整的数据及R SCRIPT比对,
既然是R SCRIPT,当然是纵向的原始数据.

2.txt
大小:(1.97 KB)
马上下载

这就是原数据了  经R2winbugs到处时出现问题

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15楼

epoh

2012-11-21 21:57:36

文雅13 发表于 2012-11-21 21:20
这就是原数据了  经R2winbugs到处时出现问题
初步看了下,你的数据及数据格式很多要修改.
给你重点,你再慢慢修改.
n是样本量为150，n1是14，跟你的2.txt根本不符
y[i,1]~dbern(p[i,1])
y要是一个  n1 x 1 matrix

for (i in (n1+1):n)
{
y[i,1]~dbern(p[i,1])
logit(p[i,1])<-etaM[i,1]
etaM[i,1]<-beta0all+beta1all*t[(sumn-nobs+1)]
  当i=150,nobs早超出范围

BZ[i,1:9]
  BZ要是一个n x 9 matrix
....
....
其余请自行更正

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16楼

文雅13

2012-11-22 08:47:17

epoh 发表于 2012-11-21 21:57
初步看了下,你的数据及数据格式很多要修改.
给你重点,你再慢慢修改.
n是样本量为150，n1是14，跟你的2. ...
谢谢epoh老师

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17楼

文雅13

2012-11-22 14:00:40

epoh 发表于 2012-11-21 21:57
初步看了下,你的数据及数据格式很多要修改.
给你重点,你再慢慢修改.
n是样本量为150，n1是14，跟你的 ...
epoh老师，您根据我的winbugs code，能举个例子吗？说明数据格式应该是什么样的格式才能通过R2导出为winbugs所需的数据，谢谢！

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18楼

epoh

2012-11-22 14:25:33

文雅13 发表于 2012-11-22 14:00
epoh老师，您根据我的winbugs code，能举个例子吗？说明数据格式应该是什么样的格式才能通过R2导出为winb ...
需要你完整的正确数据,
才能转换处理.

另这个模型我不熟,
需要你自行订出initial values
利用gen inits可能会有问题

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19楼

文雅13

2012-11-22 14:38:43

epoh 发表于 2012-11-22 14:25
需要你完整的正确数据,
才能转换处理.
epoh老师
1、2.txt就是我数据的一小部分，格式和分析的变量都在里面，您看看那个纵向格式不正确吗？
2、还有我之前传的R2转换数据的程序是不是不能用于处理这样的数据，如果需要改，改哪个地方好呢？

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20楼

epoh

2012-11-22 19:55:33

文雅13 发表于 2012-11-22 14:38
epoh老师
1、2.txt就是我数据的一小部分，格式和分析的变量都在里面，您看看那个纵向格式不正确吗？
...
2.txt数据格式有误,无法读入,修改为ecs.csv

binary_CES.rar
大小:(692 Bytes)
马上下载

本附件包括：
ces.csv

######
data=read.csv("ces.csv",header=T)
data
dim(data)  # 18x18
y=matrix(data[,16],18,1)
t=data$t
nobs=data$nobs
cd4=data$SEX
race=data$AGE
BZ=data[,6:14]
变量名称必须与winbugs code一致,
尚缺许多请自行补全
#####
底下的似乎都没定义
knotD[]
OMEGAu[]
del[]
nn1[]
nn2[]
nn3[]
nn4[]

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21楼

文雅13

2012-11-27 14:20:05

epoh老师，怎样用sas做二分类缺失数据的sas模拟研究

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22楼

epoh

2012-11-27 14:30:27

文雅13 发表于 2012-11-27 14:20
epoh老师，怎样用sas做二分类缺失数据的sas模拟研究
抱歉这方面我不清楚

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23楼

文雅13

2012-11-27 14:33:10

epoh 发表于 2012-11-27 14:30
抱歉这方面我不清楚
哦，好的

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24楼

文雅13

2012-11-28 14:39:32

epoh 发表于 2012-11-22 19:55
2.txt数据格式有误,无法读入,修改为ecs.csv

######
epoh老师，您帮我修改后的ecs.csv由于没有论坛币不能下载，您能用其他方式让我看到吗，谢谢！
另外del【】怎么定义

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25楼

文雅13

2012-11-28 14:45:18

epoh 发表于 2012-11-21 21:57
初步看了下,你的数据及数据格式很多要修改.
给你重点,你再慢慢修改.
n是样本量为150，n1是14，跟你的 ...
i=150，nobs超出范围是什么意思？

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26楼

epoh

2012-11-28 14:56:20

文雅13 发表于 2012-11-28 14:39
epoh老师，您帮我修改后的ecs.csv由于没有论坛币不能下载，您能用其他方式让我看到吗，谢谢！
另外del【 ...
你随便上传一个文件,
订个售价100,500,都行,
由我购买,你就有论坛币了

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27楼

文雅13

2012-11-28 16:02:31

epoh 发表于 2012-11-28 14:56
你随便上传一个文件,
订个售价100,500,都行,
由我购买,你就有论坛币了
谢谢老师，真的是很感谢！

附件列表

5.txt

大小:7.81 KB

只需: 100 个论坛币马上下载

文件

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28楼

文雅13

2012-11-28 17:40:10

文雅13 发表于 2012-11-28 16:02
谢谢老师，真的是很感谢！
winbugs程序还是有问题，希望老师再次指点下

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29楼

文雅13

2012-11-28 19:03:10

epoh 发表于 2012-11-22 19:55
2.txt数据格式有误,无法读入,修改为ecs.csv

######
就是按这个格式在R2下读进去的，还是那个错误，del还需定义吗？另外winbugs code有问题，可是能力有限，还是找不到原因，望老师指点。

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30楼

epoh

2012-11-28 19:23:03

文雅13 发表于 2012-11-28 19:03
就是按这个格式在R2下读进去的，还是那个错误，del还需定义吗？另外winbugs code有问题，可是能力有限，还 ...
呵呵,程序或数据,
必须有一个是对的,
否则无法除错.

最好是你依我在20楼的建议.
先把所有数据补全.

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