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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