OpenBUGS如何在疾病映射的背景下计算DIC，尤其是Dhat？

问题描述

我正在运行一个空间模型，即Poisson-CAR模型，该模型在openbugs中指定如下：

model
{
    for (k in 1:n_munic) {
        O[k] ~ dpois(b[k])
        log(b[k]) <- log(E[k]) + mu + phi[k]
    }
    phi[1:n_munic] ~ car.normal(adj[],weights[],num[],pr)
    for (i in 1:sumNumNeigh) {
        weights[i] <- 1
    }
    mu ~ dflat()
    pr ~ dgamma(1,0.01)
}

我试图根据获得的样本重新计算R自己的DIC。

如果我将每个样本中的DBar计算为偏差并计算后验均值（请参见下面的代码），那么得到的结果与openbugs提供的结果完全相同。

但是，如果我将Dhat计算为直接参数（在本例中为mu和phi）的后验均值的偏差，则会得到不同的结果。我还考虑了不同的参数化设置，但找不到与openbugs相同的结果。

对于一个简单的模型，我得到的结果完全相同。

您知道为什么我没有得到相同的结果吗？

解决方法

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