問題タブ [stan]

rstan に基本モデルを当てはめようとすると、次のエラーが発生します。

エラー：

トレースバック:

完全なコード:

エラーの原因は何ですか?

STANで使用するカテゴリ予測子をフォーマットする適切な方法は何ですか? カテゴリー予測子を通常の因子変数として入力できないようです。スタンが受け入れられるように通常のカテゴリー変数を変換する最も簡単な方法は何ですか?

たとえば、継続予測子とカテゴリ予測子があったとします。

次のようになります。

これを に入力するにはどのように準備すればよいrstanですか?

Christensen、Johnson、Branscum、および Hanson の Bayesian Ideas and Data Analysis: An Introduction for Scientists and Statisticians のサンプル モデルに適合させるために Rstan を使用しようとしています。著者は WinBUGS を使用しているため、多少の調整が必要です。データはここにあり、WinBUGS コードはこの投稿の最後にコピーされています。これは非常に単純なモデルですが、私は完全な初心者であり、エラーを回避する方法がわかりません。私のスタンコードは次のとおりです。

パーサーは次のエラーをスローします。

(私は思う) モデル ブロックの multi_normal 関数に不適切なデータ型を渡そうとしているとパーサーが言っていることは理解していますが、これがどこから来たのかわかりません。共分散行列の定義で何か間違ったことをしていると思いますが、複数の引数のデータ型が正しくないようです...

Stan コードをモデリングしている WinBUGS コード:

私は Rstan の世界の初心者ですが、論文には本当に必要です。私は実際にこのスクリプトと、同様の DS の推定時間を約 18 時間と報告している NYU の担当者からの同様のデータセットを使用しています。ただし、モデルを実行しようとすると、18 時間で 10% を超えることはありません。したがって、私が間違っていることと効率を改善する方法を理解するために、少し助けを求めます。

500 iter、100 のウォームアップ 2 チェーン モデルを 5 つのパラメーターで Bernoulli_logit 関数を使用して実行しています。No U Turn MC 手順でそのうちの 2 つを推定しようとしています。（各ステップで、ランダムな法線から各パラメーターを引き出し、yを推定して実際のデータと比較して、新しいパラメーターがデータにより適しているかどうかを確認します）

(n は約 10mln です) 私のデータは、0 と 1 の 10.000x1004 マトリックスです。まとめると、これはツイッターで政治家をフォローしている人々に関するマトリックスであり、彼らが誰をフォローしているかに基づいて、彼らの政治的考えを推定したいと思います。16 GB RAM を搭載した Win8 Professional、6 ビット、I7 クアッド コアで R x64 3.1.1 を使用して RStudio でモデルを実行します。パフォーマンスを確認すると、rsession は 14% の CPU と 6GB の RAM しか使用していませんが、さらに 7 GB が空いています。10.000x250 マトリックスにサブサンプリングしようとしているときに、代わりに 1.5GB 未満を使用することに気付きました。ただし、50x50 のデータセットで手順を試してみたところ、問題なく動作したので、手順に間違いはありません。Rsession は 8 つのスレッドを開きます。各コアでアクティビティが見られますが、完全に占有されているものはありません。PC が最大限に機能しないのはなぜなのか、ボトルネック、上限、またはそれを妨げる設定があるのではないかと考えています。R は 64 ビット (チェックしたばかり) であるため、Rstan は (インストールに問題があり、いくつかのパラメーターが台無しになっている可能性がありますが) である必要があります。

コンパイルするとこうなる

実行すると何時間も機能しますが、最初のチェーンの10％を超えることはありません（主に、PCが溶けそうになった後に中断したためです）。

そして、この設定があります：

手順を遅くしている原因を見つけるのを手伝ってください（そして、何も起こらない場合、より短い時間で妥当な結果を得るために何を操作できますか？）.

よろしくお願いします。

ML

これがモデルです (Pablo Barbera, NYU より)

の観測値rhoからクラス内相関 (以下のパラメーター)を推定するモデルがあります。アイテムごとに固定効果（平均ベクトル）がありますが、人ごとにランダム効果もつけたいです。これを行う方法は100％わかりませんが、推測はできます。誰かが確認または修正していただければ幸いです。最後の行を次のように変更するだけでよいでしょうか。N_itemsN_subjectsmu

gamma[i]person のランダム効果はどこにありiますか? parameters(さらに、ブロック内で実数の列ベクトルを宣言し、それから で優先順位を与えmodel blockます。) それとも、これについて間違った方法で行っていますか?

ところで、このモデルをより効率的にするための提案があれば、私は永遠に感謝します.

私はPySTANで働いています。私の可能性が次のとおりであるとします。p1 * p2

どこp1 ~ N(x, xerr)

と

私のモデルは次のとおりです。

しかし、エラーが発生しました！

私がやろうとしているのは、特定の条件が満たされた場合の確率に定数を掛けることだけです。PySTANでどうすればできますか?

ここに私が得たエラーとトレースバックがあります:

スタンは機能を提供します

対称行列 A の固有値と固有ベクトルを取得しますが、行列が非対称の場合はどうでしょうか? 固有値と固有ベクトルを取得できますか? また、正しい固有ベクトルを取得しているかどうかをテストする方法はありますか? Stan プログラムの一部をテストするにはどうすればよいですか?

任意の事後関数に関してスタン モデルを定義することは可能ですか?

ユーザーが任意の事後関数を定義する MCMCPack の MCMCmetrop1R() 機能のようなものを考えています。それを行う方法の良い例があれば、これを行うために C++ API を掘り下げても問題ありません。