R中带有结尾的列表的MCMC诊断

编程问答 2022-05-31

问题描述

我有一个由 10250 次迭代组成的马尔可夫链，其中每次迭代都是一个不同长度的标签向量。我将链存储在一个列表中，因为在每次迭代时我没有相同数量的列来使它作为 data.frame，比如说

chain<-rep(list(0),10250)
for (i in 1:length(chain)) {
  n<-sample(1:100)
  chain[[i]]<-sample(1:100,n)
  
}

我想使用 R 中的 chain 包执行 coda 的诊断。我有一个 R 代码，用于在每次迭代时由单个值组成的链。此代码有效，并且链存储在我称为 Lambdas 的对象中：

library(coda)
head(Lambdas)

  Lambda.Penalty
1       0.349101
2       0.349101
3       0.349101
4       0.349101
5       0.349101
6       0.349101

obj.mcmc<-as.mcmc(Lambdas)
head(obj.mcmc )

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) output:
Start = 1
End = 7
Thinning interval = 1
   Lambda.Penalty
1       0.349101
2       0.349101
3       0.349101
4       0.349101
5       0.349101
6       0.349101
7       0.349101

obj.trace <- mcmc(obj.mcmc)
summary(obj.trace)
plot(obj.trace)
autocorr.plot(obj.trace)

如何将此代码应用于我的 chain 对象，以便将其识别为具有 10250 次迭代的链？当我尝试第一个命令 obj.mcmc<-as.mcmc(chain) 时，出现以下错误：Error in mcmc.list(x) : Arguments must be mcmc objects。对象 Lambdas 没有此错误。

解决方法

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codalistmcmcrr