小编Mat*_*ers的帖子

我刚刚完成了我在 CRAN 上使用了几年的 R 包的一些小更新（有一段时间没有更新了）。我的包在我的本地机器和 winbuilder 上通过了检查，但它刚刚从 CRAN 返回并显示消息

checking whether package 'riverdist' can be installed ... WARNING
Found the following significant warnings:
  Warning: S4 exports specified in 'NAMESPACE' but not defined in package 'riverdist'

我使用 roxygen2 来构建我的包 NAMESPACE 并且没有我知道的任何 S4 导出。

也许这可能与 R 版本 4.0.0 的变化有关？

如果有人遇到此错误，我很想听听您是如何解决它的。谢谢！

这可能不重要，但我一直很好奇一段时间。

在 JAGS/BUGS 中构建模型时，我最初被教导使用pow()函数处理幂变换（例如tau <- pow(sigma, -2)，在正态分布中从标准偏差转换为精度参数），但很多时候，我最终会使用简单的算术运算符代替.

我的问题是： 是否有程序上或句法上的好处pow()，还是仅仅是美学问题？

通过初步探索，这里有一个很好的、长期的玩具简单线性回归，指定了两种方式。我正在使用 JAGS，使用 R2jags 包在 R 中调用。

# first some fake data
N <- 1000
x <- 1:N
y <- x + rnorm(N)

# model 1
cat('model {
  for (i in 1:N) {
    y[i] ~ dnorm(y.hat[i], tau)
    y.hat[i] <- a + b * x[i]
  }
  a ~ dnorm(0, .0001)
  b ~ dnorm(0, .0001)
  tau <- pow(sigma, -2)   ### this is the only difference
  sigma ~ dunif(0, …