저는 스탠 (Stan)을 배우고 있으며 간단한 혼합 모델을 구현하고 싶습니다. 참조 설명서에 (스탠 참조-2.14.0) 용액에 이미 존재 : data {
int<lower=1> K; // number of mixture components
int<lower=1> N; // number of data points
real y[N];
brms 패키지를 사용하여 예측 자 x에 대해 가우스 프로세스를 사용하는 다중 레벨 모델을 작성합니다. 모델은 다음과 같이 보입니다 : x predictor의 gp와 다중 레벨 그룹 변수이므로 make_stancode (y ~ gp (x, cov = "exp_quad", by = groups) + (1 | groups), data = dat) 제 경우에는
를 벡터화 어려움은 내가 가진 : mu_x을 - 실제 값의 10 × 10 행렬을 p- 형 - 10000 긴 벡터 sender_name_type - 10000 긴 벡터 의 값을 찾고 싶습니다. ,451,515, x_real - 10000 긴 벡터 내가 현재 가지고있는 코드 및 작품입니다 : for(i in 1:N){
if(x_available[i])
Stan을 사용하여 베이 즈 분석을하고 있으며 코드를보다 효율적으로 만들려고합니다. 내 Stan 모델 문자열에 NxJ 매트릭스 변수가 있습니다. 이것은 빠른 매트릭스 연산과 할당을 사용하도록이 방법으로 선언되었습니다. 그러나 최종 모델링 단계 (분포 지정)에서이 NxJ 행렬을 각 배열 요소의 J 실제 값을 포함하는 N 길이 배열로 변환해야합니다. matri
저는 베이지안 혼합 모델에 맞게 MCMC를 사용하고 있습니다. 나는 코딩/컴퓨터 과학에 특별한 강한 배경이 없으며 나에게는 매우 이상한 것처럼 보이는 것에 대해 궁금해하고 있었다. 내가 100에 STAN를 통해 내 MCMC 샘플링에 대한 반복 횟수를 설정하면 샘플링 I 1000으로 설정하면 (20)는 "그것은 100 인가에 도착하는 시간처럼 걸리는 등의 완
Stan을 사용하여 이항 데이터에 대한 다중 확률을 추정하는 모델을 찾고 있습니다. 각 확률마다 베타 사전을 사용하고 있었지만 정보를 모으고 추정치를 줄이려면 초보자를 사용하는 방법에 대해 읽었습니다. 나는 pymc에서 hyperprior를 정의하는 예를 본 적이 있지만 내가 가진 @pymc.stochastic(dtype=np.float64)
def be
stan()을 사용하여 스탠을 모델링 한 후 각 체인에 대해 BFMI를 추출하려면 어떻게해야합니까? 이 대화에서 : https://groups.google.com/forum/#!topic/stan-dev/uJhsapVwlk8, 인쇄 방법을 사용할 때 한 지점의 BFMI가 표시됩니다. 그러나 print(stanfit)을 사용할 때는 나타나지 않으며 get_s
이전에 계층 적 수축을 사용하여 rstanarm에 선형 모델을 맞추려고합니다. 나는 hs() 전에 위치 매개 변수를 가지고 있지 않기 때문에, 0보다 큰 Error: location > 0 is not TRUE
내가 가지에 놀란다해야합니다 이전의 위치를 알리는 오류 그러나 않습니다. 필자는 standar normal을 사용하여 동일한 모델을 피팅하려
Stan 8 학교 예제 프로그램을 시도 할 때 fit.plot()을 사용할 때 출력이 플로팅되지 않습니다. https://pystan.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html matplotlib가 설치되어 있고 플롯을 제공하는 예제가 설치되어 있습니다. 저는 macOS iterm에서 실행하고 있습니다.
보통 확률 론적 프로그래밍 프레임 워크를위한 문서에서 나는 MCMC에 관해 많은 것을 읽을 수 있지만 프로그래밍에 대해서는별로 읽지 않습니다. 내가 보는 모든 예는 대개 매우 짧고 단순한 확률 프로그램을 가지고 있습니다. 일반적으로 데이터 입력 및 결과 출력을 계산하지 않으면 약 5-10 줄의 코드입니다. 그래서, 그것은 마치 프로그래밍처럼 보이지 않습니다