为什么JAGS中手动编程偏差和DIC计算偏差不同？

Question

我目前正在JAGS中安装一组16个模型。我有一个jags函数计算结果变量的每个值的概率的对数，另一个函数采用-2 *这些对数概率的总和。即，我有一个自定义公式来计算每个模型的偏差。我想检查一下我对偏差的定义与JAGS使用的相同。

运行5000次burnin和5000次迭代后，我得到了以下结果：

基本上，对于某些模型，偏差很接近但不完全相同，而对于其他模型（例如，7,13,16）则差异很大。

为什么使用我的自定义公式计算的偏差与使用基于DIC的自动方法获得的偏差不同？

Answer 1

经过一番乱搞后，我认为情况如下。

首先，使用对主要参数估计的离散样本集获得DIC偏差。因此，由于MCMC估计的固有随机方面，估计在运行之间会有所不同。

假设链长很长（几千）并且燃烧足够，那么如果模型收敛且合理有效，则主样本和DIC样本之间的差异应该很小。因此，模型收敛问题可能会出现很大的差异。

这一切都假设原始偏差计算编程正确。