Настройка параметров сюжетов

Question

Я пытаюсь запустить JAGS, используя runjags упаковать и изготовить индивидуальные участки - изменить цвета цепочек (полный код модели находится в вопросе https://stats.stackexchange.com/q/62006/5509):

require("runjags")
out2 <- run.jags("Poisson.OD.t.test.txt", params, win.data, nc, inits,
      nb*4/5, ni, nb*1/5)
plot(out2, layout = c(4, 2))

Но кажется невозможным изменить параметры сюжета. В ? Runjagsclass пишут:

Метод plot создает графики трассировки и плотности (обратите внимание, что они предварительно построены и хранятся внутри объекта runjags, поэтому обычные параметры для решетчатых или графических функций недоступны).

Кажется, что участки уже сделаны в run.jags вызов! Но это, похоже, не позволяет изменить параметры сюжета.

Вопросы:

1. Как изменить параметры графика, например цвета цепочки?

2. Почему они создают участки в run.jags уже? Обычно хорошо разработанное приложение будет разделять логику (вычисление модели) и выходные данные. Есть ли для этого особая причина?

Answer 1

Обычно самыми большими элементами объекта класса runjags являются данные и состояния ГСЧ, необходимые для продолжения модели в том виде, как она есть. Если они не хранятся внутри класса, нет способа продолжить это там, где он остановился, не требуя дополнительных аргументов. Однако, когда вы отслеживаете большое количество переменных, иногда готовые графики также довольно велики - в этих случаях вы можете избавиться от всех графиков (и связанных с ними проблем хранения), указав plots=FALSE для исходного запуска. звонки () Или, вы можете обрезать объект runjags до объекта списка MCMC, используя (как вы могли бы ожидать) as.mcmc.list().

Итак, чтобы ответить на ваши вопросы: 1) Сначала используйте as.mcmc.list (), а затем используйте любые конкретные графики в этих цепочках, которые вы хотите 2) Проектным решением, которое я принял в то время, было предварительное создание всех этих графиков (в утонченные цепочки MCMC, чтобы минимизировать проблемы с хранением), чтобы время, необходимое для их печати, было сокращено, и чтобы графики диагностики сходимости, на которые я обычно хочу быстро посмотреть, были под рукой. Они на самом деле (как указано в файле справки) не предназначались для чего-либо, кроме диагностики сходимости. В будущем я могу рассмотреть альтернативные способы создания графиков на лету (с использованием существующих методов S3), поскольку код, который хранит графики, очень старый и, вероятно, устарел, но всегда будет компромиссом скорости по сравнению с хранилищем. В моих целях скорость почти всегда выигрывает (я нетерпеливый).