JAGS Байесовское моделирование состояния пространства

Question

Я пытаюсь использовать модель состояния пространства для оценки демографических данных населения (плодовитость, выживаемость, рост населения, размер популяции). У нас есть 4 разных возраста.

# J0 = number of individuals 0-1 
# surv1 = survivorship from 0-1 

# J1 = number of individuals 0-1 
# surv2 = survivorship from 1-2 

# J2= = number of individuals 0-1 
# surv3 = survivorship from 2-3 

# J3= number of individuals 0-1 
# survad = survivorship >3 "adult") 

# Data as vectors (Talek clan from 1988-2013) 
# X0 = individuals 0-1 in years 
# X1 = individuals 1-2 in years 
# X2 = individuals 2-3 in years 
# X3 = individuals 3+ in years 
# Total = group size 

X0 <- c(7, 9, 4, 8, 9, 5, 8, 5, 7, 5, 5, 8, 10, 3, 5, 7, 2, 6, 6, 11, 14, 12, 15, 9, 10) 
X1 <- c(4, 4, 3, 4, 8, 5, 2, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 7, 0, 5, 6, 3, 3, 5, 10, 12, 10, 13, 8) 
X2 <- c(3, 2, 3, 3, 3, 8, 4, 1, 1, 2, 2, 4, 2, 2, 5, 0, 5, 5, 4, 3, 3, 10, 12, 7, 10) 
X3 <- c(18, 16, 13, 16, 29, 29, 26, 22, 21, 18, 16, 15, 16, 15, 11, 14, 9, 12, 16, 18, 21, 23, 33, 32, 31) 
Total <- c(32, 31, 23, 31, 49, 47, 40, 32, 32, 29, 27, 32, 31, 27, 21, 26, 22, 26, 29, 37, 48, 57, 70, 61, 59) 

Вот код ОШИБКИ:

sink(file = "HyenaIPM_all.txt") 
cat(" 
model { 

# Specify the priors for all parameters in the model 
    N.est[1] ~ dnorm(50, tau.proc)T(0,)        # Initial abundance 
    mean.lambda ~ dunif(0, 5) 
    sigma.proc ~ dunif(0, 50) 
    tau.proc <- pow(sigma.proc, -2) 
    for (t in 1:TT) { 
    fec[t] ~ dunif(0, 5)    # per capita fecundidty 
    surv1[t] ~ dunif(0, 1)   # survivorship from 0-1 
    surv2[t] ~ dunif(0, 1)   # survivorship from 1-2 
    surv3[t] ~ dunif(0, 1)   # survivorship from 2-3 
    survad[t] ~ dunif(0, 1)   # adult survivorship 
    } 

# Estimate fecundity and survivorship 
    for (t in 2:TT) { 

     # Fecundity 
     J0[t+1] ~ dpois(survad[t]*fec[t]) 
     J0[t+1] <- J3[t] * fec[t] 

     # Survivorship 
     J1[t+1] ~ dbin(surv1[t], J0[t]) 
     J1[t+1] <- J0[t]*surv1[t] 

     J2[t+1] ~ dbin(surv2[t], J1[t]) 
     J2[t+1] <- J1[t]*surv2[t] 

     J3[t+1] ~ dbin(surv3[t], J2[t-1]) 
     J3[t+1] <- J2[t]*surv3[t] + J3[t]*survad[t] 


     A[t+1] ~ dbin(survad[t], A[t]) 
     A[t+1] <- J3[t]*surv3[t] + A[t]*survad[t] 

     # Lambda 
     lambda[t+1] ~ dnorm(mean.lambda, tau.proc) 
     N.est[t+1] <- N.est[t]*lambda[t] 
     } 

     # Population size 
     for (t in 1:TT){ 
      N[t] ~ dpois(N.est[t]) 
     } 
}  
    ", fill = T) 
sink() 

# Parameters monitored 
sp.params <- c("fec", "surv1", "surv2", "surv3", "survad", "lambda") 

# MCMC settings 
ni <- 200 
nt <- 10 
nb <- 100 
nc <- 3 

# Initial values 
sp.inits <- function()list(mean.lambda = runif(1, 0, 1)) 

#Load all the data 
sp.data <- list(N = Total, TT = length(Total), J0 = X0, J1 = X1, J2 = X2, J3  = X3) 
library(R2jags) 

hyena_model <- jags(sp.data, sp.inits, sp.params, "HyenaIPM_all.txt", n.chains = nc, n.thin = nt, n.iter = ni, n.burnin = nb) 

К сожалению, я получаю следующее сообщение об ошибке при выполнении кода.

Error in jags.model(model.file, data = data, inits = init.values, n.chains = n.chains, : 
    RUNTIME ERROR: 
Index out of range for node J0 

Есть ли у кого-нибудь предложения по поводу того, почему мы получаем эту ошибку? Не уверен, почему распределение было бы неправильным для J0.

Answer 1

Это очень информативное сообщение об ошибке. Индекс для J0 равен t + 1, который колеблется от 2 + 1 до TT + 1, но J0 имеет длину TT. Поэтому, когда индекс TT + 1, он выходит за пределы диапазона, так как он больше, чем TT.