He encontrado algunas distribuciones para las que BUGS y R tienen diferentes parametrizaciones: Normal, log-Normal y Weibull.
Para cada uno de ellos, deduzco que el segundo parámetro utilizado por R necesita ser transformado inversamente (1/parámetro) antes de ser utilizado en BUGS (o JAGS en mi caso).
¿Alguien conoce una lista completa de estas transformaciones que exista actualmente?
Lo más parecido que puedo encontrar sería comparar las distribuciones de la tabla 7 del Manual del usuario de JAGS 2.2.0 con los resultados de ?rnorm etc. y quizás algunos textos de probabilidad. Este enfoque parece requerir que las transformaciones tengan que ser deducidas de los pdfs por separado.
Preferiría evitar esta tarea (y los posibles errores) si ya se ha hecho, o bien empezar la lista aquí.
Actualización
Basado en las sugerencias de Ben, he escrito la siguiente función para transformar un marco de datos de parámetros de R a parametrizaciones de BUGS.
##' convert R parameterizations to BUGS paramaterizations
##'
##' R and BUGS have different parameterizations for some distributions.
##' This function transforms the distributions from R defaults to BUGS
##' defaults. BUGS is an implementation of the BUGS language, and these
##' transformations are expected to work for bugs.
##' @param priors data.frame with colnames c('distn', 'parama', 'paramb')
##' @return priors with jags parameterizations
##' @author David LeBauer
r2bugs.distributions <- function(priors) {
norm <- priors$distn %in% 'norm'
lnorm <- priors$distn %in% 'lnorm'
weib <- priors$distn %in% 'weibull'
bin <- priors$distn %in% 'binom'
## Convert sd to precision for norm & lnorm
priors$paramb[norm | lnorm] <- 1/priors$paramb[norm | lnorm]^2
## Convert R parameter b to JAGS parameter lambda by l = (1/b)^a
priors$paramb[weib] <- 1 / priors$paramb[weib]^priors$parama[weib]
## Reverse parameter order for binomial
priors[bin, c('parama', 'paramb')] <- priors[bin, c('parama', 'paramb')]
## Translate distribution names
priors$distn <- gsub('weibull', 'weib',
gsub('binom', 'bin',
gsub('chisq', 'chisqr',
gsub('nbinom', 'negbin',
as.vector(priors$distn)))))
return(priors)
}
##' @examples
##' priors <- data.frame(distn = c('weibull', 'lnorm', 'norm', 'gamma'),
##' parama = c(1, 1, 1, 1),
##' paramb = c(2, 2, 2, 2))
##' r2bugs.distributions(priors)
