問題タブ [stan]

stan 次のようなWeb ページから標準的な例を開始する場合:

（こちらから入手しました）

ただし、これはパラメーターの事後分位数のみを提供します。私の質問は次のとおりです。他のパーセンタイルを取得する方法は? 私はそれがバグに似ているはずだと思います(? )

remark:タグ付けstanてみたけど評判悪すぎ(;_;)ごめんなさい

データ分析クラスのために Rstan をインストールする必要があります。手順はhttp://code.google.com/p/stan/wiki/RStanGettingStartedに掲載されています。Mac OS 10.5.8 および R 2.15.1 GUI 1.52 Leopard ビルド 32 ビット (6188) を実行しています。Xcode バージョン 3.1.4 をインストールしました。これは、leopard と互換性のある Xcode C++ コンパイラです (これを行うには、Mac 開発者アカウントを取得する必要がありました)。

Stan のインストール手順に従って、次のコードを入力して、コンパイラが機能しているかどうかを確認しました。

次のエラーが返されます。

スタンをインストールしようとすると：

次の警告が表示されます: 警告メッセージ: in install.packages("rstan", type = "source") : パッケージ 'rstan' のインストールにゼロ以外の終了ステータスがありました

C++ がどのように機能するのかわかりません。私のコーディング経験はすべて R であり、C++ にコンパイルする必要はありませんでした。私は過去 4 時間ほどの間、何が問題なのかを突き止めようと懸命に努力してきました。どんな助けも大歓迎です。また、同じまたは類似の問題を抱えている私のクラスの他の約10人の学生にも役立ちます. 本当にありがとう。

Stan は、Gelman らによる新しいベイジアン解析ソフトウェアです。

RStan は、R 内から Stan を呼び出す方法であると推測しています。

Stan / RStan は、Linux オペレーティング システムを搭載したスーパーコンピューターで実行されますか? また、そうであれば、スーパーコンピューターのマルチプロセッサを利用できますか? WinBUGS は Linux マシンでは動作しない、またはスーパーコンピュータのマルチプロセッサを利用できない、またはその両方であると言われました。

ベイジアン分析を数週間から数日/時間にスピードアップする方法を探しています。

一部のコードを JAGS から Stan に移行しようとしています。次のデータセットがあるとします。

そして、次のコードで多項ロジットを実行したい (ドキュメントのセクション 9.5 から取得):

betaの最初の行をゼロに修正したいと思います。JAGS では、モデル ブロックで次のように宣言するだけです。

しかし、スタンでこれを行う方法がわかりません。たとえば、ドキュメントのセクション 6.2 (部分的に既知のパラメーター) の行に沿って多くの組み合わせを試しました。

しかし、どれも機能しません。助言がありますか？

私は Stan を学ぶ方法を試しており、速度に慣れるために意図的に単純な問題をいくつか実行しています。単純な二変量回帰を実行しようとして、レベル 1 で非常に行き詰まりました。

次の形式のデータがあります

完全なデータは、邪魔にならないように、この投稿の下部に貼り付けられます。

とにかく、二変量回帰のスタンコードは次のようになります。

まず、質問があります。(変換されたパラメーター ブロックではvector[N_obs] mu_hat;なく)モデル ブロックにステートメントがあるのはなぜですか? real mu_hat[N_obs];これがあなたがしなければならないことであることは、ちょっとしたグーグルのようです。

2 つ目 (さらに深刻なこと) ですが、コードを実行しようとすると、次のエラーが表示されます。

いつものように、どんな助けでも大歓迎です。

実際のデータは次のようになります。

stan_data $y 42089728 9339536 9781184 138361088 30910448 30411792 629997056 21062368 1167006 7631744 6925444 5893008 35743680 -55904 116299776 966712 178152 19397504 101188992 1536242176 44078264 1243806 105937664 43202352 -4213172 40201728 84412544 16671128 0 19432968 44403296 89021120 33442736 5850532 68061664 0 86286272 636771072 65779408 6416524 25559184 0 0 11437649 128506560 26867136 1646992 -16684608 43974528 6812660 0 0 -906249 17730360 6571846 -14056304 -2317026 2972​​2656 43035904 70388248 -202987 24308224 0 19598944 25241600 31093140 172198080 68365824 -15307088 345229424 0 919122886387084 6936104 362958976 10828080 34233728 465616896 185831488 4554222 14789792 19448168 27692960 88308096 75171552 -246307584 11228152 8361832 2265296 172424512 1182046720 22629408 1165429 348064512 77001792 11092408 84706848 -19970752 -2386432 66124424 19266104 72069984 14311872 -1680048 509040 188740112 318636288 170175680 -244937216 16264160 6017916 327072 159117760 0 8156479 320665728 36684736 17502416 29556064 47395008 12937934 168051632 0 892982 10329560 1355983 -4529648 -43117 -10704432 226641152 23704368 -3433973 -73329408 0 3594688 51327088 59915116 293390016 382384192 -12102624 -336263424 0 -24685504 -899952 10155976 218019584 4874811230058752 1842414592 44083792 5092000 24174848 10985128 33436544 159885024 36513376 140204416 12631560 8951732 25929808 353803264 3143784448 60253136 702773 506841344 38420128 11721112 92972608 60845840 30016168 37990192 -6470864 78287520 21554528 29755168 3766984 35639136 26794784 583849280 267967488 37916960 11501600 22704880 133042624 513627 3389580 289430272 21665616 85471472 39646656 116267616 -13407846 15678080 27691000 682450 9635360 580544 16791136 793524 38486832 -79701376 -63242544 2160139 202091584 300 60001872 120758144 50716744 13548672 623414144 21202400 0 0 17696512 -5566584 -3197064 201575680 34187360 50923296 1267788800 28845072 102140620589376 5255816 19726800 43046336 84012320 93750016 1549232 4102708 20721248 36500736 5098330112 -20425392 781041 247644672 28292416 21682296 52508672 38884352 57993648 953560 1437008 81498304 86611584 23846608 5454052 37785760 99136512 58742016 1308937472 37354624 14447532 19370288 81054432 108383989 5834392 196654592 -37886048 199787840 -38083360 -19815904 1496112 7065456 30429000 -190947 3102040 5150997 6569152 711859 42429536 148236256 70894720 -888473 62231296 15503290 -17289808 106739712 -46661248 -185851136 09 09 0015247644672 28292416 21682296 52508672 38884352 57993648 953560 1437008 81498304 86611584 23846608 5454052 37785760 99136512 58742016 1308937472 37354624 14447532 19370288 81054432 108383989 5834392 196654592 -37886048 199787840 -38083360 -19815904 1496112 7065456 30429000 -190947 3102040 5150997 6569152 711859 42429536 148236256 70894720 -888473 62231296 15503290 -17289808 106739712 - 46661248 -185851136 602047616 15609200 940000 0247644672 28292416 21682296 52508672 38884352 57993648 953560 1437008 81498304 86611584 23846608 5454052 37785760 99136512 58742016 1308937472 37354624 14447532 19370288 81054432 108383989 5834392 196654592 -37886048 199787840 -38083360 -19815904 1496112 7065456 30429000 -190947 3102040 5150997 6569152 711859 42429536 148236256 70894720 -888473 62231296 15503290 -17289808 106739712 - 46661248 -185851136 602047616 15609200 940000 0-19815904 1496112 7065456 30429000 -190947 3102040 5150997 6569152 711859 42429536 148236256 70894720 -888473 62231296 15503290 -17289808 106739712 -46661248 -185851136 602047616 15609200 940000 0-19815904 1496112 7065456 30429000 -190947 3102040 5150997 6569152 711859 42429536 148236256 70894720 -888473 62231296 15503290 -17289808 106739712 -46661248 -185851136 602047616 15609200 940000 0

Rstudio (バージョン 0.97) を実行しているサーバーに rstan をインストールしようとすると問題が発生します。Ubuntu 12.10 ( x86_64-pc-linux-gnu (64 ビット)) と R 2.15.1 を使用しています。

Rcpp_0.10.3 と inline_0.3.11 をインストールしました。ただし、実行すると

次のエラーが表示されます。

ただし、これらのフォルダーは存在し、すべてが他のパッケージで正常に機能します。何をすべきか知っている人はいますか？

全て、

rjagsを使用してベイジアンモデリングを行っています。ただし、観測数が1000を超える場合。グラフサイズが大きすぎます。

より具体的には、ベイジアンのランキング問題をやっています。伝統的に、1 つの観測は 1 つの X[i, 1:N]-Y[i] ペアを意味します。ここで、X[i, 1:N] は、i 番目のアイテムが N サイズの予測子ベクトルによって表されることを意味し、Y[i ] は応答です。目的は、予測値の点ごとの誤差 (最小二乗誤差など) を最小化することです。

ランク付けの問題は異なります。順序を重視するため、Y[i] と Y[j] の間の順序を表すためにペアワイズ 1-0 インジケーターを使用します。たとえば、Y[i]>Y[j] の場合、I(i 、j)=1; それ以外の場合は、I(i,j)=0 です。この 1-0 インジケーターを観測値として扱います。したがって、K 個の項目 Y[1:K] があると仮定すると、指標の数は 0.5*K*(K-1) になります。したがって、K が 500 から 5000 に増加すると、観測数は非常に多くなり、つまり 500^2 から 5000^2 になります。rjags モデルのガーフ サイズも大きく、たとえばグラフ サイズ > 500,000 です。そして、対数事後分布は非常に小さくなります。

そして、トレーニングを完了するには長い時間がかかります。消費時間は40時間以上だと思います。私がさらに実験を行うことは現実的ではありません。したがって、rjags を高速化する考えはありますか。RStan は Rjags よりも速いと聞きました。似たような経験をした人はいますか？

Windows 7 (64 ビット) を使用して R (バージョン 3.0.1) を実行しているサーバーに rstan をインストールしようとすると問題が発生します。Rcpp とインラインをインストールしたところ、"* DONE (rstan)". ただし、実行すると

fit <- stan(model_code = schools_code, data = schools_dat,iter = 1000, chains = 4)

次のエラーが表示されます。

何をすべきか知っている人はいますか？