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私はStanで最尤最適化を使用していますが、残念ながらoptimizing()関数は標準エラーを報告しません:

推定値 (または信頼区間 - 変位値) の標準誤差と、場合によっては p 値を取得するにはどうすればよいですか?

編集： @Ben Goodrichから親切にアドバイスされました：

しかし、これらの「制約のない」標準誤差は、実際のものとは大きく異なるようですstan()。

私は、2 つの非常に同等であるがわずかに異なるモデルの実行時間を比較しようとしていました。しかし、サンプリングされた乱数に基づいて、チェーンには常に非常に異なる時間がかかります。だから私はこれを修正しようとしました に同じseedパラメータを提供しますstan()。

同じモデルを2回実行してみました。残念ながら、同じシードであっても、プロセスが同じサンプルを生成するとは限らないことがわかりました! また、両方の実行でのチェーンの実行時間も大きく異なります。

1. シードがスタンで同じチェーンを保証しない可能性はありますか?

2. これはどのように保証できますか？

以下のオプションは、Stan (rstan バージョン 2.5.0) を実行するために使用されました。

現在、いくつかの JAGS モデルを STAN に移植しようとしています。「stan::prob::exponential_log(N4stan5agrad3varE): Random variable is nan:0, but must not be nan!」という奇妙なエラーが表示されます。それらをデバッグするには、いくつかのローカルパラメーターの値を知りたいです。

JAGS では、任意の変数のモニターをセットアップできます。STAN はパラメータのみを監視します。ただし、パラメーターに割り当てを行うことはできません (正しく理解していれば)。

では、中間変数を監視するにはどうすればよいでしょうか。

誰かが私が犯したばかげた間違いを見た場合に備えて、モデル コードも貼り付けます。ただし、同じモデルを二重指数関数 (2 つのレート) の CDF として定式化できることを認識していることに注意してください。これは私が計画したものを簡略化したものです。

ここにいくつかのダミーデータがあります:

このモデルを Stan で実行しようとしていました。私はそれの実行中の JAGS バージョン (高度な自己相関パラメーターを返す) を持っており、おそらく問題なく実行される二重指数 (2 つのレート) の CDF として定式化する方法を知っています。しかし、私はこのバージョンを、類似しているがより複雑なモデルの出発点として使用したいと考えています.

今では、このようなモデルは Stan では不可能ではないかと疑っています。おそらく、ブール値の合計を取ることによって離散性が導入されるため、Stan は勾配を計算できない可能性があります。

これが事実かどうか、またはこのモデルで何か間違った方法で何かを行っているかどうか、誰かが知っていますか? モデルコードの下に表示されるエラーを貼り付けます。

よろしくお願いします

ここにいくつかのダミーデータがあります:

エラーは次のとおりです。

そして実行時に：

このモデルの動作する JAGS バージョンを次に示します。

min() と max() に関して: この投稿を参照してください https://stats.stackexchange.com/questions/130978/observed-node-inconsistent-when-binomial-success-rate-exactly-one?noredirect=1 #comment250046_130978 .

クラスターに rstan をインストールする場合、ビルドに使用するコアの数をどのように選択する必要がありますか (ドキュメントSys.setenv(MAKEFLAGS = "-j4"で説明されている行で)。クラスター内の各ノードに 16 個のコアがある場合、値を 16 に設定する意味はありますか? ユーザーが MPI を使用して複数のノードで stan を実行したい場合はどうなりますか? それとも、どのような場合でも値を 4 にしておくのが最も理にかなっているでしょうか。ほとんどの人はとにかく 4 つ以下のチェーンを並行して実行するだけなのでしょうか? この設定に関するアドバイスをいただければ幸いです。

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。

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？

rstan を介して Stan を学習しようとしています (R に精通しているため)。シンプルな混合パレート モデルとノーマル モデルを実行してみました。（私が知る限り）正常にコンパイルされますが、サンプリングに失敗し、エラーが発生します：

"(-2, 2) 間の初期化は、100 回試行した後に失敗しました。初期値を指定するか、制約された値の範囲を縮小するか、モデルを再パラメータ化してください。

サンプラーの呼び出し中にエラーが発生しました。サンプリングは行われていません」

パラメーター化するさまざまな方法を試し、初期値を設定しようとしましたが、すべて役に立ちませんでした。

私のR + rstanコードは以下の通りです：

この例は JAGS で問題なく動作し (そのため、JAGS にもタグを付けました)、そのコードを投稿できます。

ちなみに、パレート分布を追加の正規分布に変更すると、正常に動作します (もちろん、ナンセンスな答えが得られます)。

私が間違っていることについての提案は大歓迎です! どういうわけか、スタンではなくJAGSを考えているのではないかと心配していますが、パレートモデルをスタンに当てはめる人々の例を見つけることができなかったので、私のアプローチを相互検証するのは困難でした.

ベイジアン一変量線形回帰 $y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon$ でStan (具体的には rstan) を使用しています。そして、Coda パッケージを使用して、$\beta$ の結果の軌跡と分布を視覚化しようとしています。ただし、これによりエラーが発生しますError in plot.new() : figure margins too large。 traceplotそしてdensplotうまくいくようです。問題はplot.mcmc、素敵なパネル出力を生成するはずの にあるようです。予想される出力の例は、こちらのスライド「Traceplots and Density Plots」にあります。

mtcarsデータセット を使用した最小限の (非) 動作例を次に示します。

R のバージョンが新しすぎるため、Rstan を取得できません。

このバージョンの rstan をダウンロードする方法はありますか? rstan を使用するには、R のバージョンをダウングレードする必要がありますか?