我正在使用该软件包rjags在R中进行MCMC，我想保存该函数的输出以jags.model供以后在另一个R会话中使用。
这是一个正态分布均值的简单示例：
library(rjags)
N <- 1000
x <- rnorm(N, 0, 5)
model.str <- 'model {for (i in 1:N) {
x[i] ~ dnorm(mu, 5)}
mu ~ dnorm(0, .0001)}'
jags <- jags.model(textConnection(model.str), data = list(x = x, N = N))
update(jags, 1000)
我可以生成这样的样本mu：
coda.samples(model=jags,n.iter=1,variable.names="mu")
# [[1]]
# Markov Chain Monte Carlo (MCMC) output:
# Start = 2001
# End = 2001
# Thinning interval = 1
# mu
# [1,] 0.2312028
#
# attr(,"class")
# [1] "mcmc.list"
现在，我想保存模型对象jags以供以后在新的R会话中使用，这样就不必再次初始化并在“马尔可夫链”中刻录：
save(file="/tmp/jags.Rdata", list="jags")
quit()
但是，在开始新的R会话并重新加载模型后，我收到一条错误消息，必须重新编译JAGS模型：
load("/tmp/jags.Rdata")
coda.samples(model=jags,n.iter=1,variable.names="mu")
# Error in model$iter() : JAGS model must be recompiled
这是为什么？如何将对象保存jags在R中以供以后使用？
也许我对您真正想做的事情完全不了解，但是我会使用R2jags而不是rjags（就像其他包装器一样）来建立一个像这样的jags模型：
library(R2jags)
N <- 1000
x <- rnorm(N, 0, 5)
sink("test.txt")
cat("
model{
for (i in 1:N) {
x[i] ~ dnorm(mu, 5)
}
mu ~ dnorm(0, .0001)
}
",fill = TRUE)
sink()
inits <- function() {
list(
mu = dnorm(1, 0, 0.01))
}
params <- c("mu")
chains <- 3
iter <- 1000
jags1 <- jags(model.file = "test.txt", data = list(x = x, N = N),
parameters.to.save = params, inits = inits,
n.chains = chains, n.iter = iter, n.burnin=floor(iter/2),
n.thin = ifelse(floor(iter/100) < 1, 1, floor(iter/100)))
jags2 <- update(jags1, 10000)
jags2
plot(jags2)
traceplot(jags2)
jags2.mcmc <- as.mcmc(jags2)
结果没有差异，我喜欢这个过程，因为它更多地是我使用winbugs的方式，所以...
代码的最后一行将jags2-object转换为mcmc-list，可以通过包coda对其进行处理。
祝你好运！
PS这是第二个答案：
再次查看代码后，加载无法获得所需行为的jags对象后，唯一的事情是：
jags$recompile()
coda.samples(model=jags,n.iter=1,variable.names="mu")
但是，如果您真的只想使用已经获得的后验样本，或者只是想更新链以进行更多迭代，则也可以使用R2jags-procedure。
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