利用 JAGS 模拟 R 语言生态学数据：线性回归与动物存活率估算

2023-12-17 20:35:39

引言

生态学家经常需要模拟数据以进行建模和分析。JAGS 是一款免费软件，可用于模拟从复杂分层模型中生成的数据。本文提供了两个示例，说明如何使用 JAGS 模拟 R 语言中的生态学数据。第一个示例是线性回归，第二个示例是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。

模拟线性回归数据

要模拟线性回归数据，我们可以使用以下 JAGS 代码：

model {
  # Prior distributions
  a ~ normal(0, 1)
  b ~ normal(0, 1)
  sigma ~ uniform(0, 10)

  # Data-generating process
  for (i in 1:n) {
    y[i] ~ normal(a + b * x[i], sigma)
  }
}

其中，a 是截距，b 是斜率，sigma 是误差标准差，n 是观测值的数量，x 是自变量，y 是因变量。

我们可以使用以下 R 代码来模拟数据：

library(R2jags)

model_code <- "
model {
  # Prior distributions
  a ~ normal(0, 1)
  b ~ normal(0, 1)
  sigma ~ uniform(0, 10)

  # Data-generating process
  for (i in 1:n) {
    y[i] ~ normal(a + b * x[i], sigma)
  }
}
"

data <- list(n = 100, x = rnorm(100), y = rnorm(100))

jags_model <- jags.model(model_code, data, nchains = 4)

update(jags_model, niter = 10000)

sims <- coda.samples(jags_model, variable.names = c("a", "b", "sigma"))

plot(sims)

估计动物存活率

要估计动物存活率，我们可以使用以下 JAGS 代码：

model {
  # Prior distributions
  phi ~ uniform(0, 1)
  p ~ uniform(0, 1)
  sigma ~ uniform(0, 10)

  # Data-generating process
  for (i in 1:n) {
    z[i] ~ bernoulli(phi)
    y[i] ~ binomial(z[i], p)
  }
}

其中，phi 是存活率，p 是检测率，sigma 是误差标准差，n 是观测值的数量，z 是存活状态（0 表示死亡，1 表示存活），y 是观测状态（0 表示未检测到，1 表示检测到）。

我们可以使用以下 R 代码来估计动物存活率：

library(R2jags)

model_code <- "
model {
  # Prior distributions
  phi ~ uniform(0, 1)
  p ~ uniform(0, 1)
  sigma ~ uniform(0, 10)

  # Data-generating process
  for (i in 1:n) {
    z[i] ~ bernoulli(phi)
    y[i] ~ binomial(z[i], p)
  }
}
"

data <- list(n = 100, z = rbinom(100, 1, 0.5), y = rbinom(100, 1, 0.5))

jags_model <- jags.model(model_code, data, nchains = 4)

update(jags_model, niter = 10000)

sims <- coda.samples(jags_model, variable.names = c("phi", "p", "sigma"))

plot(sims)