Problemas de celosía: objetos de celosía procedentes de JAGS, pero el dispositivo no se puede configurar

Question

Ejecuté JAGS con runjags en R y obtuve una lista gigante (resultados con nombres para este ejemplo).

Cada vez que accedo a resultados $ densidad , aparecen dos gráficos de red (uno para cada parámetro) en el dispositivo de cuarzo predeterminado.

Necesito combinarlos con par (mfrow = c (2, 1)) o con un enfoque similar, y enviarlos al dispositivo pdf .

Nada de lo que intenté funciona. ¿Alguna idea?

He intentado dev.print , pdf () con dev.off () , etc. sin suerte.

Answer 1

Aquí hay una manera de deshacerse de " V1 " paneles por manipulación de la estructura Trellis:

p1 <- results$density$c
p2 <- results$density$m

p1$layout <- c(1,1)
p1$index.cond[[1]] <- 1   # remove second index
p1$condlevels[[1]] <- "c"   # remove "V1"
class(p1) <- "trellis"   # overwrite class "plotindpages"

p2$layout <- c(1,1)
p2$index.cond[[1]] <- 1   # remove second index
p2$condlevels[[1]] <- "m"   # remove "V1"
class(p2) <- "trellis"   # overwrite class "plotindpages"

library(grid)
layout <- grid.layout(2, 1, heights=unit(c(1, 1), c("null", "null")))
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout=layout))
pushViewport(viewport(layout.pos.row=1))
print(p1, newpage=FALSE)
popViewport()
pushViewport(viewport(layout.pos.row=2))
print(p2, newpage=FALSE)
popViewport()
popViewport()

bote de c.trellis () resultado http://img142.imageshack.us /img142/3272/ctrellisa.png

Answer 2

La forma más fácil de combinar los gráficos es usar los resultados almacenados en los resultados $ mcmc:

# prepare data, see source code of "run.jags"
thinned.mcmc <- combine.mcmc(list(results$mcmc),
                             collapse.chains=FALSE,
                             return.samples=1000)
print(densityplot(thinned.mcmc[,c(1,2)], layout=c(1,2),
                  ylab="Density", xlab="Value"))

Answer 3

Por ejemplo, para el ejemplo incluido de run.jags , verifique la estructura de la lista usando

sink("results_str.txt")
str(results$density)
sink()

Luego verá componentes llamados diseño . El diseño de las dos parcelas de cada variable se puede establecer usando

results$density$m$layout <- c(1,2)
print(results$density$m)

Las gráficas para diferentes parámetros se pueden combinar utilizando el método c.trellis del paquete latticeExtra .

class(results$density$m) <- "trellis"   # overwrite class "plotindpages"
class(results$density$c) <- "trellis"   # overwrite class "plotindpages"
library("latticeExtra")
update(c(results$density$m, results$density$c), layout=c(2,2))

salida de c.trellis http://img88.imageshack.us/img88/ 6481 / ctrellis.png

Otro enfoque es usar las ventanas gráficas grid :

library("grid")
results$density$m$layout <- c(2,1)
results$density$c$layout <- c(2,1)
class(results$density$m) <- "trellis"
class(results$density$c) <- "trellis"
layout <- grid.layout(2, 1, heights=unit(c(1, 1), c("null", "null")))
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout=layout))
pushViewport(viewport(layout.pos.row=1))
print(results$density$m, newpage=FALSE)
popViewport()
pushViewport(viewport(layout.pos.row=2))
print(results$density$c, newpage=FALSE)
popViewport()
popViewport()

salida de cuadrícula http://img88.imageshack.us/img88/5967/grida .png