OpenBugs vs. JAGS

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Estoy a punto de probar un entorno de estilo BUGS para estimar modelos bayesianos. ¿Hay alguna ventaja importante a considerar al elegir entre OpenBugs o JAGS? ¿Es probable que uno reemplace al otro en el futuro previsible?

Usaré el Gibbs Sampler elegido con R. Todavía no tengo una aplicación específica, sino que estoy decidiendo cuál instalar y aprender.

— DanB
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pregunta similar: stats.stackexchange.com/q/33315/5509

— Curioso

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BUGS / OpenBugs tiene un peculiar sistema de compilación que hace que la compilación del código sea difícil o imposible en algunos sistemas, como Linux (y IIRC OS X) donde la gente tuvo que recurrir a la emulación de Windows, etc.

Jags, por otro lado, es un proyecto completamente nuevo escrito con herramientas GNU estándar y, por lo tanto, portátil a casi cualquier lugar, y por lo tanto utilizable en cualquier lugar.

En resumen, si su sistema es Windows, entonces tiene una opción y un costo potencial de quedarse atrapado en Bugs si alguna vez se muda. Si no está en Windows, es probable que Jags sea la mejor opción.

— Dirk Eddelbuettel
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En Linux, la emulación de ventana no es necesaria, la biblioteca compartida se puede usar directamente. Sólo la interfaz gráfica de usuario no está funcionando de esta manera, pero eso no debería ser un problema para DANB como quieren invocarla desde R.

— GaBorgulya

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@GaBorgulya A pesar de eso, si estuviera eligiendo entre dos herramientas, elegiría la herramienta que funcionó completamente en mi sistema elegido.

— Fomite

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En la actualidad, el paquete BRugs no es compatible con Linux de 64 bits, como se indica en la documentación, y esto puede dar lugar a problemas como el que enfrenté C no se compila al intentar descubrir cómo usar plot.coda con el Salida de mcmc.list de rjags en dos preguntas en este sitio y SO que quedan sin respuesta.

— David LeBauer

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Para aquellos que encuentran esta pregunta en el futuro: ahora también está Stan . Stan puede algún día reemplazar OpenBUGS y JAGS, pero aún no admite todos los análisis que hacen estos otros paquetes.

— Jack Tanner
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Casi un año después, pensé en comentar sobre esto. Los desarrolladores parecen dedicados, y las cosas que planean agregarle (¡inferencia variacional!) Apuntan a que Stan inevitablemente reemplaza OpenBUGS y JAGS. Dicho esto, no confío en él en este momento y por ahora solo lo usaría cuando JAGS no sea una opción. Parece requerir más ajustes para obtener resultados sensibles en problemas complicados, en lugar de menos. Stan no usa el muestreo de Gibbs en absoluto, y para los problemas en los que sé que Gibbs funcionará, no puedo justificar su uso. Sin embargo, creo que en el futuro estos problemas se resolverán.

— chico

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@MattTagg No creo que mi evaluación haya cambiado, pero no soy un experto. Lo he usado mucho y he mejorado con él, pero no me he mantenido al día con todos sus desarrollos. Hay un montón de modelos en los que desearía poder mezclar NUTS con actualizaciones simples de muestreo de Gibbs (una mezcla de JAGSy STANesencialmente), pero eso no parece estar en el horizonte en el corto plazo, STANaunque ciertamente es posible hacerlo.

— chico

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genial, es bueno saberlo gracias. a punto de comenzar a trabajar en la nueva edición de "Doing Bayesian Data Analysis" con ejemplos actualizados en JAGS y STAN.

— Cabalgata

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Regresando para ver la comparación más actual de JAGS y STAN. ¿Cuál es mejor ahora y cuál es más probable que sea mejor en el futuro?

— itpetersen

Se ha publicado una pregunta pidiendo ayuda para traducir un modelo de errores a stan: stackoverflow.com/questions/53809468/… . - Cualquier ayuda sería muy apreciada.

— Krantz

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Te recomiendo las puntas sobre los errores abiertos por razones de velocidad. He probado ambos en un sistema Linux, y las puntas son mucho más rápidas.

— mra
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aunque esto puede ser un problema específico ...

— Ben Bolker

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Encuentro que jags funciona mejor en Linux y es más fácil de configurar, pero actualmente no admite los análisis espaciales que admite GeoBUGS. Entonces, uso OpenBUGS.

— astaines
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