問題タブ [stan]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
stan - スタンで許可されているコメント文字は何ですか?
いくつかの例で使用されているのを見//
てきましたが、他に許可されているコメント文字はありますか?
スタンのコメント文字とは何ですか? コメント ルールの完全なセットは何ですか?
stan - Stan に構文の強調表示を提供する vim プラグインはありますか?
Vim での Stan の構文強調表示のサポートはありますか?
r - 10GB を超えるスタン結果の処理方法
時系列を予測するモデルがあります。したがって、5つのパラメーターしかありません。これを使用して、7200x3マトリックスを生成する変換パラメーターとして時系列を計算し、観測と比較します。
これまでのところ、100回の反復を行うだけで期待どおりに機能します。しかし、今は SNOW を使用してこの計算を並列化し、6x1000 の反復を作成しました。1 時間かかりましたが、問題ないようです。唯一の問題は、結果の rdata ファイルを読み込めなくなったことです。サイズは 11GB です。
シミュレーションの数を増やす必要があるため、このサイズのデータを処理する方法を見つける必要があります。他の人々はこの問題にどのように対処しますか?
コード
(簡単な例を作成しようとしています-読みやすくなります)
R スクリプト
モデルの関連部分
アップデート
Modeling Language Manual p41の例に従ってコードを再編成することに成功しました。現在、状態空間は保存されていません。残念ながら、まだ軌道が必要です (少なくともこの開発段階では)。したがって、誰かが賢い解決策を持っていることを願って、これを開いたままにします。
r - stan/R の一様分布はサンプリング エラーを引き起こします
私は学んrstan
でおり、現在、Gelmans の「Bayesian Data Analysis」の演習を解いています。参考までに、これは第 3 章の例 5 についてです。
次のように失敗し続けます。
これは私のRコードです:
面白いことに、2 番目の tru_val サンプリングをtru_val[i] ~ normal(o_data[i],0.5);
モデルに変更すると、問題なく評価されます。
これまでのところ、スタンコードで試しました:
- サンプリング ステートメントの再配置
- ヘルパー変数の導入
increment_log_p
明示的にステートメントを書く- 誤ってキーワードを使用した場合に備えて変数名を変更する
- スタンコードに印刷ステートメントを追加します
- mu を 10 に設定
- 一様分布における制約の緩和/拡大
- および上記の組み合わせ
tru_val の値を出力したとき、ステートメントの順序に関係なく、通常は -2 から +2 の間の 0 付近の値を出力したので、驚くべきことに気付きmu <- 10; sigma <- 1;
ました (データセクションで) とサンプリングステートメントを設定してもtru_val[i] ~ uniform(9.5,10.5)
. これらの数値を取得する方法がよくわかりません。
誰かがこれに光を当ててくれることを本当に願っています。
r - StanでRobitモデルを実行するには?
Stan で堅牢なロジスティック回帰 (Robit) を実行したいと考えています。このモデルは、Gelman & Hill の「Data Analysis Using Regression and Multilevel Methods」(2006 年、pp. 124) で提案されていますが、実装方法がわかりません。Stan の Github リポジトリとリファレンス マニュアルを確認しましたが、残念ながらまだ混乱しています。通常のロジスティック回帰をモデル化するために使用したコードを次に示します。たとえば、自由度 7 の分布でエラーが発生するようにするには、何を追加すればよいでしょうか? ひょっとして、マルチレベル解析を行っても同じ手順になるのでしょうか?
ありがとうございました!
r - JAGS は dcat のすべての親ノードを評価しますか、それとも必要な 1 つだけを評価しますか?
次のステートメントがあるとします。
としましょうY[1] = 5
。ジャグはすべてのpi[1,1:100]
ノードを評価しますか、それとも必要なノードのみを評価しpi[1,5]
ますか?
私の経験から、JAGS はすべての親ノードを非効率的に評価しているようです。これは、dcat を取り除いた後、私のモデルが 3 倍高速化されたためです。のさまざまな結果のために、複数の for ループを使用する必要がありましたY[i]
。
dcat
ここで、JAGS では が実際には必要なくsum(pi[]) = 1
、合計が 1 にdcat
なるように正規化されることに気付きました。これは、すべてのノードを評価する必要があることを意味します。pi[]
これはとても悲しいことです。必要な唯一の親ノードのみを評価するスマートな同等物はありますか? dcat
WinBUGS と Stan はどうですか?