Lezione per il corso del dottorato Roma [Giugno 2005]
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bugs06 → JAGS/rjags [Marzo 2010]
Tenuto conto che
- bugs06, di cui è disponibile
soltanto la versione compilata,
è diventato inutilizzabile
sulle nuove distribuzioni di Linux (usava GLIBC_2.0)
è consigliabile
passare a
JAGS
(open source e con sintassi molto simile a BUGS),
magari mediante l'interfaccia
rjags.
Per una micro introduzione pratica a JAGS/rjags
→ vedi qui
bugs06 → OpenBUGS [Marzo 2012]
Un'altra possibilità è di utilizzare OpenBUGS per Linux
(sito), anche
se la sintassi dei comandi è cambiata
(vedi qui).
Ecco un esempio di
script per OpenBUGS,
testato su versione 3.2.1. (Si assume che le variabili di interesse
siano 'mu' e 'sigma', come negli esempi che seguono.)
Esempi di BUGS (bugs06)
per semplici applicazioni relative ad incertezze
di misura.
- Singola osservazione con veromiglianza gaussiana e sigma nota
- - Files bug,
dat,
in e
info (log parziale + info varie).
- Analisi con R, importando il risultato di BUGS
mediante coda: script R.
- Esempio di esecuzione di BUGS in batch (in Linux):
- lanciare "cat gauss_1m.cmd | BUGS", ove
- BUGS sta per l'eseguibile di BUGS;
- gauss_1m.cmd è il
files di comandi di BUGS da eseguire, ad
esempio.
[Ovviamente il comando può anche essere lanciato da R,
mediante "system("cat gauss_1m.cmd | BUGS")"]
- Campione di osservazioni con veromiglianza gaussiana e sigma nota
- - Files bug,
dat,
in e
info
- Aggiungiamo distribuzione predittiva altre osservazione:
bug,
info (nota: usa solo primi tre punti).
- Campione di osservazioni con veromiglianza gaussiana e sigma ignota
(+ distr. predittiva)
- - Files bug e
info
(usa stessi .dat e .in degli esempi precedenti)
- - Script per analisi con R
- Come sopra, ma con uso di scripts per automatizzare il tutto
- - File con osservazioni: sample.dat
- Script R per costruire il '.in'
(I valori iniziali di mu e sigma sono media e dev. st. del
campione).
- File bug da preprocessare
(Il numero di osservazioni viene scritto da run_bugs.sh).
- File di
comandi bug da preprocessare
(NBURNIN e NSAMPLE sono settati in run_bugs.sh).
- File bash che fa `tutto' (preprocessing e generazione):
run_bugs.sh.
- Lo script per analisi con R
è lo stesso del precedente.
- Due grandezze fisiche, incertezza comune di zero
- - Files con osservazioni:
sample1.dat (come sopra)
e sample2.dat
(quest'ultimo generato con
sample2.R).
- syst.bug,
syst.in.
- syst.R,
syst.info.
- Analisi della molla (fit lineari, etc.)
- - Basata sui dati reali di allungamento e
periodo molla,
vedi qui
(o p. 28 di versione ps
o pdf).
- - Per confronto: fit lineare standard, con incertezze dai residui,
e propagazione di incertezze per ottenere k
e g: lin_fit.R
(usa molla.dat).
- - Files per BUGS:
- - Risultati e confronti
- Inferenza parametri del piano z = a + bx+ cy
- Confronto fra fit con tecnica standard dei residui e bugs.
- Fit con programmino in R [sia formule "a mano" che
usando lm()]:
- Inferenza con bugs:
- Confronto fit/bugs.
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