1

多くの観測値が欠落しているデータセットがあり、Amelia パッケージを使用して帰属データセットを作成しました。同じモデルをチェーンごとに異なるデータ セットと並行して実行し、結果を単一の Stan オブジェクトに結合できるかどうかを知りたいです。

# Load packages
library(Amelia)
library(rstan)

# Load built-in data
data(freetrade)

# Create 2 imputed data sets (polity is an ordinal variable)
df.imp <- amelia(freetrade, m = 2, ords = "polity")

# Check the first data set
head(df.imp$imputations[[1]])

# Run the model in Stan
code <- '
    data {
int<lower=0> N;          
vector[N] tariff;     
vector[N] polity;      
}
    parameters {
real b0;                  
real b1;           
real<lower=0> sigma;       
}
    model {
b0 ~ normal(0,100);  
b1 ~ normal(0,100); 
tariff ~ normal(b0 + b1 * polity, sigma);    
}
'

# Create a list from the first and second data sets
df1 <- list(N = nrow(df.imp$imputations[[1]]),
            tariff = df.imp$imputations[[1]]$tariff,
            polity = df.imp$imputations[[1]]$polity)

df2 <- list(N = nrow(df.imp$imputations[[2]]),
            tariff = df.imp$imputations[[2]]$tariff,
            polity = df.imp$imputations[[2]]$polity)

# Run the model
m1 <- stan(model_code = code, data = df1, chains = 1, iter = 1000)

私の質問は、両方のデータセットでコードの最後の行を同時に実行し、2 つのチェーンを実行し、出力を同じ stan() 関数と組み合わせる方法です。助言がありますか？

4

2 に答える 2

5

モデルを個別に実行してから、sflist2stanfit() を使用して結合できます。

例えば

seed <- 12345
s1 <- stan_model(model_code = code) # compile the model

m1 <- sampling(object = s1, data = df1, chains = 1,
               seed = seed, chain_id = 1, iter = 1000) 
m2 <- sampling(object = s1, data = df2, chains = 1,
               seed = seed, chain_id = 2, iter = 1000)

f12 <- sflist2stanfit(list(m1, m2))
于 2015-01-21T22:43:12.780 に答える
2

R での並列コンピューティング用のパッケージの 1 つを使用する必要があります。この投稿によると、 それで動作するはずです。

これはうまくいくかもしれない例です（私はJAGSでこのコードを使用します。後でStanでテストします）：

library( doParallel )
cl <- makeCluster( 2 ) # for 2 processes
registerDoParallel( cl )

library(rstan)

# make a function to combine the results
stan.combine <- function(...) { return( sflist2stanfit( list(...) )  ) }

mydatalist <- list(df1 , df2)    
myseeds <- c(123, 456)

# now start the chains
nchains <- 2
m_both <- foreach(i=1:nchains , 
              .packages = c( 'rstan' ), 
              .combine = "stan.combine") %dopar% {
             result <- stan(model_code = code, 
                   data = mydatalist[[i]], # use the right dataset
                   seed=myseeds[i],        # use different seeds
                   chains = 1, iter = 1000) 
             return(result) }

スタンで動作するかどうか教えてください。私が言ったように、私はまだそれをテストしていません。

于 2015-01-21T23:20:38.977 に答える