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STAN と R で単純な Gamma GLM を試していますが、すぐにクラッシュします。

データを生成します:

set.seed(1)
library(rstan)
N<-500 #sample size
dat<-data.frame(x1=runif(N,-1,1),x2=runif(N,-1,1))
#the model
X<-model.matrix(~.,dat)
K<-dim(X)[2] #number of regression params
#the regression slopes
betas<-runif(K,-1,1)
shape <- 10
#simulate gamma data
mus<-exp(X%*%betas)
y<-rgamma(500,shape=shape,rate=shape/mus)

これは私の STAN モデルです:

model_string <- "
data {
  int<lower=0> N; //the number of observations
  int<lower=0> K; //the number of columns in the model matrix
  matrix[N,K] X; //the model matrix
  vector[N] y; //the response
}
parameters {
  vector[K] betas; //the regression parameters
  real<lower=0, upper=1000> shape; //the shape parameter
}
model {  
  y ~ gamma(shape, (shape/exp(X * betas)));
}"

このモデルを実行すると、R がすぐにクラッシュします。

m <- stan(model_code = model_string, data = list(X=X, K=3, N=500, y=y), chains = 1, cores=1)

更新: X のすべての列をベクトルとして渡す実行中のモデルを取得できるため、問題はベクトル化のどこかにあると思います。

update2 : これも機能します

  for(i in 1:N)
    y[i] ~ gamma(shape, (shape / exp(X[i,] * betas)));
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元のコードの問題は、ベクトルで割ったスカラーに対して現在 Stan で定義されている演算子がないことです。この場合、それ shape / exp(X * betas) ができる shape[1:N] ./ exp(X * betas) か失敗するか、 (shape * ones_vector) ./ exp(X * betas)

于 2016-02-08T20:15:32.750 に答える