JAGSでゼロ膨張ポアソンを設定するにはどうすればよいですか？

RとJAGSでゼロ膨張ポアソンモデルを設定しようとしています。私はJAGSを初めて使用するので、その方法についていくつかのガイダンスが必要です。

私は、y [i]が観測された変数である以下を試してみました

model {
for (i in 1:I) {

    y.null[i] <- 0
    y.pois[i] ~ dpois(mu[i])
    pro[i] <- ilogit(theta[i])
    x[i] ~ dbern(pro[i])

    y[i] <- step(2*x[i]-1)*y.pois[i] + (1-step(2*x[i]-1))*y.null[i]

    log(mu[i]) <- bla + bla +bla + ....
    theta[i] <- bla + bla + bla + ....
}

}

ただし、監視変数で<-を使用できないため、これは機能しません。

これを変更/修正する方法はありますか？JAGSでゼロ膨張ポアソンモデルを設定する別の方法はありますか？

ラムダパラメータがゼロの場合、ポアソンがゼロを与えるという事実を使用した簡単な解決策を次に示します。ただし、ラムダが正確にゼロの場合、JAGSは壊れやすいため、「+ 0.00001」になります。

model {
  for (i in 1:I) {

    y[i] ~ dpois(mu1[i])

    mu1[i] <- mu[i]*x[i] + 0.00001

    x[i] ~ dbern(pro[i])
    logit(pro[i]) <- theta[i]

    mu[i] <- bla + bla +bla + ....
    theta[i] <- bla + bla + bla + ....
  }

C <- 10000 #Constant 1/0 trick

# Likelihood:
for ( i in 1:ny ) {

#Likelihood of the count model component
LikCountModel[i] <- pow(mu[i],y[i])/y_fact[i]*exp(-mu[i])

#Count model component
eta[i] <- bet0 + inprod( beta[] , B[i,] )
mu[i] <- exp(eta[i])

#ZI Component
zeta[i] <- gamm0 + inprod( gamma[] , G[i,] )
w[i] <- exp(zeta[i])/(1+exp(zeta[i]))

#1/0 Tricks: ones is a column containing only ones, with the same size of y
  p[i] <- L[i] / C
  ones[i] ~ dbern(p[i])

#Full likelihood expression
L[i] <- LikCountModel[i] * (1-w[i]) + equals(y[i],0)*w[i]
}

#then set your priors for all beta and gamma