winbugs在统计分析中的应用

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1、WinBUGS在统计分析中的应用（第一部分）By齐韬@2008/12/08关键词：MCMC,R,WinBUGS,空间统计分类：统计软件作者信息：ComputationalMathematicianinAnnproAnalyticTechnologies,Inc.版权声明：本文版权归原作者所有，未经许可不得转载。原文可能随时需要修改纰漏，全文复制转载会带来不必要的误导，若您想推荐给朋友阅读，敬请以负责的态度提供原文链接；点此查看如何在学术刊物中引用本文常规引用方式齐韬.WinBUGS在统计分析中的应用（第一部分）.统计之都,2008.

2、12.URL:http://cos.name/2008/12/statistical-analysis-and-winbugs-part-1/.BibTeX引用@ARTICLE{,AUTHOR={齐韬},TITLE={WinBUGS在统计分析中的应用（第一部分）},JOURNAL={统计之都},YEAR={2008},month={12},URL={http://cos.name/2008/12/statistical-analysis-and-winbugs-part-1/},}开篇词首先非常感谢COS论坛提供了这样一个良好的平台

3、，敝人心存感激之余，也打算把一些学习心得拿出来供大家分享，文中纰漏之处还请各位老师指正。下面我将以WinBUGS的统计应用为题，分几次来谈一谈WinBUGS这个软件。其中会涉及到空间数据的分析、GeoBUGS的使用、面向R及SPLUS的接口包R2WinBUGS的使用、GIS与统计分析等等衍生出的话题。如有问题，请大家留下评论，我会调整内容，择机给予回答。第一节什么是WinBUGS?WinBUGS对于研究Bayesian统计分析的人来说，应该不会陌生。至少对于MCMC方法是不陌生的。WinBUGS(BayesianinferenceU

4、singGibbsSampling）就是一款通过MCMC方法来分析复杂统计模型的软件。其基本原理就是通过Gibbssampling和Metropolis算法，从完全条件概率分布中抽样，从而生成马尔科夫链，通过迭代，最终估计出模型参数。引入Gibbs抽样与MCMC的好处是不言而喻的，就是想避免计算一个具有高维积分形式的完全联合后验概率公布，而代之以计算每个估计参数的单变量条件概率分布。具体的算法思想，在讲到具体问题的时候再加以叙述，在此不过多论述。就不拿公式出来吓人了（毕竟打公式也挺费劲啊）。第二节为什么要用WinBUGS?第一、因为

5、同类分析软件中它做得最好。同类的软件：OpenBUGS、JAGS等在成熟度、灵活性以及兼容性方面和它相比还有一定距离。在处理spatialdata的方面，它采用了Gibbs抽样和MCMC的方法，在模型支持方面又具有极大的灵活性，较之名声大噪的GeoR包，虽然也实现了bayesian的手法，但是灵活性还是不及WinBUGS。第二、因为它免费。免费的东西总有吸引人之处。第三、有各色的R包为WinBUGS实现了针对R的、SPLUS的、Matlab的软件接口。只要你喜欢，就直接在R下调用WinBUGS吧，无非是装个R2WinBUGS包，简简

6、单单。第四、详细的文档、帮助、指导、范例。当然没有中文版的，小小一点遗憾。第三节如何得到WinBUGS?WinBUGS目前是一款免费的软件，去http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/bugs/下载就好了。不过要用高级功能（如GeoBUGS）的话，还是去http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/bugs/winbugs/contents.shtml注册一下好了，挺方便的。系统会立即把注册码发到你邮箱（真是好人啊）。不过只可以用一个月。这倒无妨，到时在注册一下就好了。第四节初试WinBUGSWinBUG

7、S-GUI我们先找一个例子来实际地运行一下WinBUGS，感受一下基本的操作流程，然后再考虑高级的操作。第一步，打开WinBUGS，通过菜单File->New新建一个空白的窗口第二步，在第一步中新建的空白窗口中输入三部分内容：模型定义、数据定义、初始值定义（代码见附录）第三步，点击菜单Model->Specification，弹出一个SpecificationTool面板。第四步，在第二步中的提到的那个窗口中，将model这个关键字高亮起来，点击checkmodel。你会看到WinBUGS的左下角状态栏上显示”modelissynt

8、acticallycorrect.”第五步，把定义的data前的关键字list也高亮起来，点SpecificationTool面板上的loaddata第六步，改SpecificationTool面板上的马尔科夫链的数目，默认为1就好了