Mixsiar模型运行报错

Question

大二学生做项目：
我在做R语言mixsiar分析的时候在运行模型的时候一直报错，在JAGS_OUT这一行一直报错：错误于run_mixsiar(mix = mix_data, source = source_data, discr = disc_data, : 没有"run_mixsiar"这个函数
请问能帮我解答这是什么问题吗，该怎么解决？我的电脑R包是4.4.2，JAGS为4.3.1版本

library(MixSIAR)
library(tidyverse)
library(RColorBrewer)

# 创建示例数据（请替换为你的真实数据）

# 混合物数据 (Mixture data)
mix <- data.frame(
  Sample = paste0("Sample", 1:2),
  d13C = c(-25.36, -27.09),
  CN = c(1.45, 1.25)
)

# 来源数据 (Source data)
source <- data.frame(
  Source = c("A", "B", "C", "D"),
  d13C_mean = c(-29.1, -24.1, -20.8, -30.0),
  CN_mean = c(22.7, 12.5, 6.46, 6.0),
  d13C_sd = c(1.8, 1.0, 0.4, 2.6),
  CN_sd = c(11.6, 2.3, 0.1, 2.0)
)

write.csv(mix, "mix_data.csv", row.names = FALSE)


mix_data <- load_mix_data(
  filename = "mix_data.csv",
  iso_names = c("d13C", "CN"),
  fac_random = NULL,
  factors = NULL,
  cont_effects = NULL,
  fac_nested = NULL
)

source_data <- list(
  source_names = source$Source,
  iso_names = c("d13C", "CN"),
    means = as.matrix(source[, c("d13C_mean", "CN_mean")]),
    SD = as.matrix(source[, c("d13C_sd", "CN_sd")])

)
class(source_data) <- "source"

disc_data <- NULL


model_filename <- "mixsiar_model"
mcmc_chains <- 3
mcmc_draws <- 20000
mcmc_burnin <- 10000
mcmc_thin <- 10
mcmc_adapt <- 10000


prior_opts <- list(
  prior_type = "UNIFORM",
  param_1 = 0,
  param_2 = 0.5
)

jags_out <- run_mixsiar
  mix = mix_data,
  source = source_data,
  discr = disc_data,
  model_filename = model_filename,
  mcmc_chains = mcmc_chains,
  mcmc_draws = mcmc_draws,
  mcmc_burnin = mcmc_burnin,
  mcmc_thin = mcmc_thin,
  mcmc_adapt = mcmc_adapt,
  prior_opts = prior_opts,
  output_options = c(0, 1, 1, 1, 1, 1, 0)
)

Answer 1

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首先，请确保你正在使用正确的数据，并且你的环境已安装了必要的库。其次，检查混合器是否正确设置为MIX = MIX_DATA, 并确保其参数值正确。如果仍然遇到问题，尝试将SOURCE替换为你想要处理的数据的名称。此外，考虑是否需要对数据进行预处理或转换以使其适合于R语言中的MIXSIAR模型。最后，确认你已经正确地设置了JAGS_OUT变量并将其与你的原始数据一起保存。