数年前、チュートリアル モデルが 8schools.stan だったとき、私は STAN を勉強しました。STANの再学習を試みています。現在、チュートリアル モデルは school.stan のみです。シードを同じ値に設定して、同じ基本モデルのこれら 2 つのバージョンを実行しました。非常に似ているが同一ではない 2 つの結果が得られますが、lp__ の値が著しく異なります。
8schools.stan と school.stan の唯一の違いは、モデル セクションにあります。2 つのファイルの差分は次のとおりです。
[c:\Larry\R-Spaces\STAN]# diff 8schools.stan school.stan
7,18c17,18
eta ~ normal(0, 1);
y ~ normal(theta, sigma);
--
target += normal_lpdf(eta | 0, 1);
target += normal_lpdf(y | theta, sigma);
9a20
私が理解しているように、これら 2 つのモデル ステートメントは同等です。チュートリアルで指定された同じschools_datデータセットを使用して2つのモデルを実行しました。次のSTAN呼び出しを使用し、fit1のみをfit2に変更し、STANファイルを8schools.stanからschools.stanに変更して2つの実行を行いました。
fit2 <- stan(
file = "schools.stan", # Stan program
data = schools_dat, # named list of data
chains = 4, # number of Markov chains
warmup = 1000, # number of warmup iterations per chain
iter = 2000, # total number of iterations per chain
cores = 4, # number of cores (using 2 just for the vignette)
refresh = 1000, # show progress every 'refresh' iterations
seed = 5
)
8校の結果:
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat
mu 8.07 0.12 5.12 -1.57 4.73 7.92 11.25 19.01 1839 1
tau 6.54 0.14 5.55 0.20 2.45 5.19 9.06 21.00 1491 1
eta[1] 0.37 0.01 0.92 -1.45 -0.24 0.39 0.98 2.12 4000 1
...
...
theta[8] 8.68 0.14 8.03 -5.68 3.79 8.15 12.92 26.57 3403 1
lp__ -4.79 0.07 2.51 -10.25 -6.37 -4.57 -3.04 -0.41 1202 1
そしてschools.stanの場合：
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat
mu 8.04 0.19 5.25 -2.05 4.76 7.84 11.20 18.65 730 1.00
tau 6.34 0.20 5.46 0.22 2.33 5.00 8.86 21.39 724 1.01
eta[1] 0.35 0.02 0.94 -1.56 -0.28 0.38 0.99 2.12 3071 1.00
...
...
theta[8]8.43 0.15 7.63 -6.59 3.78 8.13 12.63 25.05 2742 1.00
lp__ -39.67 0.07 2.60 -45.31 -41.23 -39.45 -37.81 -35.25 1336 1.00
2 つのモデルの結果は非常に似ていますが、完全に異なる lp__ を除いて、同一ではありません。シードが同じ値を与えないように、2 つのモデルのコンパイル方法が少し異なっているのではないかと思います。しかし、これら 2 つのモデル ステートメントは本当に同一なのでしょうか? 推定されたパラメーターのわずかな違いは別として、サンプリングから予想される変動の範囲内 (ただし、同一のシードに注意してください) に十分に収まっていますが、顕著な違いは lp__ の値にあります。
何が起きてる？私のためにこの問題を明確にすることができる人に事前に感謝します.