R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24721  

原文出处：拓端数据部落公众号

本文，我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据：首先是线性回归，其次是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。

最近，我一直在努力模拟来自复杂分层模型的数据。我现在正在使用 JAGS。

模拟数据 JAGS 很方便，因为你可以使用（几乎）相同的代码进行模拟和推理，并且你可以在相同的环境（即JAGS）中进行模拟研究（偏差、精度、区间覆盖 ）。

线性回归示例

我们首先加载本教程所需的包：

1.  
   library(R2jags)
2.  
    
3.  
    

然后直接切入正题，让我们从线性回归模型生成数据。使用一个 data 块，并将参数作为数据传递。

1.  
   data{
2.  
   # 似然函数:
3.  
   for (i in 1:N){
4.  
   y[i] ~ # tau是精度（1/方差）。
5.  
    
6.  
   }
7.  
    

这里， alpha 和 beta 是截距和斜率、 tau 方差的精度或倒数、 y 因变量和 x 解释变量。

我们为用作数据的模型参数选择一些值：

1.  
    
2.  
   # 模拟的参数
3.  
   N # 样本
4.  
   x <- 1:N # 预测因子
5.  
   alpha # 截距
6.  
   beta # 斜率
7.  
   sigma# 残差sd
8.  
   1/(sigma*sigma) # 精度
9.  
   # 在模拟步骤中，参数被当作数据处理
10.  
     

现在运行 JAGS; 请注意，我们监控因变量而不是参数，就像我们在进行标准推理时所做的那样：

1.  
   # 运行结果
2.  
   out

输出有点乱，需要适当格式化：

1.  
   # 重新格式化输出
2.  
   mcmc(out)

dim

dat

现在让我们将我们用来模拟的模型拟合到我们刚刚生成的数据中。不再赘述，假设读者熟悉 JAGS 线性回归。

1.  
    
2.  
   # 用BUGS语言指定模型
3.  
   model <-
4.  
    
5.  
   for (i in 1:N){
6.  
   y[i] ~ dnorm(mu[i], tau) # tau是精度(1/方差)
7.  
    
8.  
    
9.  
   alpha 截距
10.  
    beta # 斜率
11.  
    sigma # 标准差
12.  
     
13.  
     
14.  
    # 数据
15.  
    dta <- list(y = dt, N = length(at), x = x)
16.  
     
17.  
    # 初始值
18.  
    inits
19.  
     
20.  
     
21.  
    # MCMC设置
22.  
    ni <- 10000
23.  
     
24.  
     
25.  
    # 从R中调用JAGS
26.  
    jags()
27.  
     

让我们看看结果并与我们用来模拟数据的参数进行比较（见上文）：

1.  
   # 总结后验
2.  
   print(res)

检查收敛：

1.  
   # 追踪图
2.  
   plot(res)

绘制回归参数和残差标准差的后验分布：

1.  
   # 后验分布
2.  
   plot(res)

模拟示例

我现在说明如何使用 JAGS 来模拟来自具有恒定生存和重新捕获概率的模型的数据。我假设读者熟悉这个模型及其作为状态空间模型的公式。

让我们模拟一下！

1.  
    
2.  
   # 恒定的生存和重新捕获概率
3.  
   for (i in 1:nd){
4.  
   for (t in f:(on-1)){
5.  
    
6.  
   #概率
7.  
   for (i in 1:nid){
8.  
   # 定义潜伏状态和第一次捕获时的观察值
9.  
   z[i,f[i] <- 1
10.  
    mu2[i,1] <- 1 * z[i,f[i] # 在第一次捕获时检测为1（"以第一次捕获为条件"）。
11.  
    # 然后处理以后的情况
12.  
    for (t in (f[i]+1):non){
13.  
    # 状态进程
14.  
    mu1[i,t] <- phi * z
15.  
    # 观察过程
16.  
    mu2[i,t] <- p * z
17.  
     
18.  
     

让我们为参数选择一些值并将它们存储在数据列表中：

1.  
    
2.  
   # 用于模拟的参数
3.  
   n = 100 # 个体的数量
4.  
   meanhi <- 0.8 # 存活率
5.  
   meap <- 0.6 # 重捕率
6.  
   data<-list

现在运行 JAGS：

out 

格式化输出：

as.mcmc(out)

head(dat)

我只监测了检测和非检测，但也可以获得状态的模拟值，即个人在每种情况下是生是死。你只需要修改对JAGS 的调用 monitor=c("y","x") 并相应地修改输出。

现在我们将 Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合到我们刚刚模拟的数据中，假设参数不变：

1.  
    
2.  
   # 倾向性和约束
3.  
   for (i in 1:nd){
4.  
   for (t in f[i]:(nn-1)){
5.  
    
6.  
    
7.  
   mehi ~ dunif(0, 1) # 平均生存率的先验值
8.  
   Me ~ dunif(0, 1) # 平均重捕的先验值
9.  
   # 概率
10.  
    for (i in 1:nd){
11.  
    # 定义第一次捕获时的潜伏状态
12.  
    z[i]] <- 1
13.  
    for (t in (f[i]+1):nions){
14.  
    # 状态过程
15.  
    z[i,t] ~ dbern(mu1[i,t])
16.  
    # 观察过程
17.  
    y[i,t] ~ dbern(mu2[i,t])

准备数据：

1.  
    
2.  
   # 标记的场合的向量
3.  
   gerst <- function(x) min(which(x!=0))
4.  
   # 数据
5.  
   jagta

1.  
    
2.  
   # 初始值
3.  
   for (i in 1:dim]){
4.  
   min(which(ch[i,]==1))
5.  
   max(which(ch[i,]==1))
6.  
    
7.  
   function(){list(meaphi, mep , z ) }
8.  
    

我们想对生存和重新捕获的概率进行推断：

标准 MCMC 设置：

ni <- 10000

准备运行 JAGS！

1.  
   # 从R中调用JAGS
2.  
   jags(nin = nb, woy = getwd() )

总结后验并与我们用来模拟数据的值进行比较：

print(cj3)

非常接近！

跟踪图

trplot

后验分布图

denplot

---

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