stan

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RSTan에서 ordered_logistic() 기능을 사용하고 싶습니다. 나는 데이터의 하위 집합을 사용 gender age partyID treatment_rand treatment_bias y_randT y_biasT <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 0 21 1 0 0 1

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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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스탠. target + = 구문 사용

Stan을 배우기 시작했습니다. 누구든지 다음과 같은 구문을 사용할시기와 방법을 설명 할 수 있습니까? 대신의 target += 는 : y ~ normal(mu, sigma) 스탠 설명서에 예를 들어, 당신은 다음의 예를 찾을 수 있습니다. model { real ps[K]; // temp for log component densities sig

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Stan에서 체인마다 고유 한 데이터 세트를 사용하는 방법은 무엇입니까?

나는 많은 누락 된 관측치가있는 데이터 세트를 가지고 있으며 귀속 된 데이터 세트를 생성하기 위해 Amelia 패키지를 사용했다. 체인 당 다른 데이터 세트를 사용하여 동일한 모델을 병렬로 실행하고 결과를 단일 Stan 개체로 결합 할 수 있는지 알고 싶습니다. # Load packages library(Amelia) library(rstan) #

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pystan .plot() 플롯 추적 요약 두 번

이것은 아마도 어리석은 질문이지만 .plot() 함수를 사용할 때마다 요약을 두 번 플롯합니다. 누구나 알고 있고, 왜 그 일을하는지, 어떻게 멈출 수 있습니까? 당신이 볼 수 있듯이 나는 jupyter 노트북을 사용하고 있습니다. 그것은 어떤 스탠 모델 (두 개의 별도의 설치에)와 함께 발생 이 코드는 당신이 그것을 원하는 것보다 나 import pyst

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openCPU 및 rstan - 연결을 열 수 없습니다.

openscu를 사용하여 rstan의 기본 모델을 평가하는 API를 만듭니다. openCPU에서 호출하는 것과는 반대로 일반 R 콘솔 세션에서 내 함수가 호출되면 내 함수가 작동 함을 확인했습니다. 그러나 openCPU를 통해 호출시 응답은 다음과 같다 : rstan의 소스에 체크 포인트를 삽입하여 cannot open the connection In

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관찰 된 노드가 잠재 노드의 최대 값일 때 JAGS 또는 STAN 사용

다음 잠재 변수 모델이 있습니다. 사람 j는 두 개의 잠복 변수 X j1 및 X j2을가집니다. 우리가 관찰 할 수있는 유일한 것은 최대치, Y j = max (X j1, X j2)입니다. 잠복 변수는 2 변량 법선입니다. 그들 각각은 평균 μ, 분산 σ을 가지며 그 상관은 ρ이다. 나는 Y 환자 (j = 1, ..., n)의 데이터와 함께 Y j만을 사용

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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

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Rsan8schools.stan과 schools.stan의 차이점

몇 년 전, 튜토리얼 모델이 8schools.stan 인 STAN을 공부 한 후 몇 년 동안 다른 것들로 바빴습니다. 이제 다시 STAN을 다시 배우려고합니다. 이제 튜토리얼 모델은 schools.stan 일뿐입니다. 동일한 기본 모델의 두 버전을 실행하여 동일한 값으로 시드를 설정했습니다. 상당히 비슷하지만 동일하지는 않지만 lp__에 대해 현저하게 다른