rstan

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STAN에서 BFT (maximum likelihine optimization)을 실행하는 방법은 무엇입니까?

STAN homepage에 따르면 STAN은 BFGS (penalized maximum likelihood) 최적화가 가능합니다. R 패키지 rstan을 사용하고 있지만이 방법을 사용하는 방법을 찾지 못했습니다. stan() 함수에 대한 ?stan 도움말을 보려고했지만 사용 가능한 옵션 알고리즘은 "NUTS" 및 "HMC"뿐입니다. rstan 버전 2.5.

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Stanfit 객체를 새 데이터로 업데이트

한 번에 하나의 데이터 포인트로 API 호출을 통해 데이터를 생성합니다. Stan 모델에 각 포인트를 공급하고, 업데이트 된 모델을 저장하고, 데이터 포인트를 삭제하고 싶습니다. Stan에서 가능합니까? 그렇다면 그룹 수준 매개 변수는 어떻게 처리합니까? 예를 들어 모델에 J 그룹 수준 매개 변수가 있지만 한 번에 하나의 데이터 요소 만 입력하는 경우 오류

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클러스터에 rstan 설치

클러스터에 rstan을 설치할 때 빌드에 사용할 코어 수를 선택해야합니다 (documentation에 설명 된 Sys.setenv(MAKEFLAGS = "-j4" 줄에 있음)? 클러스터의 각 노드에 16 개의 코어가 있으면 값을 16으로 설정하는 것이 좋습니다. 사용자가 MPI를 사용하여 여러 노드에서 스탠을 실행하려면 어떻게해야합니까? 또는 어쨌든 대부분

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혼합 파레토 및 정상 스탠 모델이 작동하지 않습니다.

저는 Rstan을 통해 Stan을 배우려고합니다 (R에 익숙하므로). 간단한 혼합 파레토 및 일반 모델을 실행 해 보았습니다. 그것은 괜찮아요 (내가 말할 수있는 한),하지만 나에게 오류를 제공, 샘플을 실패 : 시도는 (-2, 2 사이의 (-2, 2) 사이의 초기화에 실패했습니다 10035의 범위를 줄이기 위해 초기 값을 지정하십시오. 값을 제한하거나 모