G. D'Agostini - Introduzione a BUGS

Lezione per il corso del dottorato Roma [Giugno 2005]

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bugs06 → JAGS/rjags [Marzo 2010]

Tenuto conto che 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):
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.

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