JAGS'de nasıl sıfır şişirilmiş bir poisson oluşturabilirim?

R ve JAGS'de sıfır şişirilmiş bir poisson modeli kurmaya çalışıyorum. JAGS için yeniyim ve bunun nasıl yapılacağı konusunda bazı rehberliğe ihtiyacım var.

Aşağıdakileri deniyorum burada y [i] gözlenen değişken

model {
for (i in 1:I) {

    y.null[i] <- 0
    y.pois[i] ~ dpois(mu[i])
    pro[i] <- ilogit(theta[i])
    x[i] ~ dbern(pro[i])

    y[i] <- step(2*x[i]-1)*y.pois[i] + (1-step(2*x[i]-1))*y.null[i]

    log(mu[i]) <- bla + bla +bla + ....
    theta[i] <- bla + bla + bla + ....
}

}

Ancak bu çalışmaz - gözlenen bir değişken üzerinde <- kullanamazsınız.

Bunu değiştirmek / düzeltmek için herhangi bir fikir var mı? JAGS'de sıfır şişirilmiş poisson modelini kurmanın başka bir yolu var mı?

Lamda parametresi sıfır olduğunda poisson'un sıfır vereceği gerçeğini kullanan basit bir çözüm. Bununla birlikte, JAGS'ın lambda tamamen sıfır ise, "+ 0.00001" kırılma eğiliminde olduğuna dikkat edin.

model {
  for (i in 1:I) {

    y[i] ~ dpois(mu1[i])

    mu1[i] <- mu[i]*x[i] + 0.00001

    x[i] ~ dbern(pro[i])
    logit(pro[i]) <- theta[i]

    mu[i] <- bla + bla +bla + ....
    theta[i] <- bla + bla + bla + ....
  }

C <- 10000 #Constant 1/0 trick

# Likelihood:
for ( i in 1:ny ) {

#Likelihood of the count model component
LikCountModel[i] <- pow(mu[i],y[i])/y_fact[i]*exp(-mu[i])

#Count model component
eta[i] <- bet0 + inprod( beta[] , B[i,] )
mu[i] <- exp(eta[i])

#ZI Component
zeta[i] <- gamm0 + inprod( gamma[] , G[i,] )
w[i] <- exp(zeta[i])/(1+exp(zeta[i]))

#1/0 Tricks: ones is a column containing only ones, with the same size of y
  p[i] <- L[i] / C
  ones[i] ~ dbern(p[i])

#Full likelihood expression
L[i] <- LikCountModel[i] * (1-w[i]) + equals(y[i],0)*w[i]
}

#then set your priors for all beta and gamma