Как найти вероятность параметра задней с Winbugs

Question

Мой winbugs код выглядит следующим образом:

model 
{ 
    for (i in 1:N){ logit(p[i])<- alpha+ beta*x[i] 
     y[i]~ dbin(p[i], n[i]) 
    } 

    alpha~ dnorm(0,0.000001) 
    beta~ dnorm(0,0.000001) 
    pbeta<-step(beta-0) 
} 

list(N=20, 
n=c(6, 7, 6, 8, 8, 5, 6, 6, 5, 8, 6, 5, 7, 6, 6, 7,6 , 6, 7, 3), 
y=c(0,2,6,2,2,1,3,6,2,3,4,3,7,0,1,0,0,1,1,2), 
x=c(25.7, 32.3, 49.6, 35.2, 35.9, 33.2, 39.8, 51.3, 32.9, 40.9, 
43.6, 42.5, 50.4, 36.5, 34.1, 31.3, 28.3, 36.5, 37.4, 40.6)) 
list(alpha=0.1, beta=0.2) 

После выполнения этого кода, я апостериорное распределение альфа и бета. Теперь я хочу увидеть P(beta>0). Они сказали, что я могу использовать pbeta<- step(beta) (pbeta обрабатывается как фиктивная переменная: 0, если beta=0 и 1, если beta>0). Но когда я положил его в модель, он дал мне уведомление об ошибке.

Answer 1

Я не вижу ничего плохого в вашем коде, и это работает для меня. Каково было сообщение об ошибке?

Что касается не связанных между собой вопросов, то ваши цепочки MCMC должны сходиться более эффективно, если вы центрируете значения ковариата вокруг их среднего значения.