从mcmc.list对象获取模型拟合标准

问题描述

我正在R中使用dclone软件包(v 2.3-0)进行贝叶斯建模,一次在多个内核上运行MCMC链。 我的设置示例如下:

cl <- makeCluster(6,type = "SOCK")

parJagsModel(cl,name = 'parallel_model',file = Model,data = `Input`,n.chains = 6,n.adapt = 5000,quiet=FALSE)

parUpdate(cl,"par_nee_model",n.iter=10000)


samp_iter <- 75000

output <- parCodaSamples(cl,"parallel_model",variable.names = monitor_vars,n.iter = samp_iter,thin = 50)

output中,我可以使用coda包中的函数来评估收敛性(例如gelman.diag(output))。

但是,我一直无法找到一种方法提取标准以分析模型拟合/性能,例如DIC或有效参数数量

理想情况下,我想要rjags软件包中的dic.samples之类的东西。但是,这是针对jags对象的,而outputmcmc.list对象的。

是否有任何方法可以从mcmc.list对象获取性能指标(如DIC)?是否有可以执行此功能功能,或者必要的信息未存储在此类对象中?如果是这种情况,我该如何更改,以便将来的模型运行能捕获必要的信息?

解决方法

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