stan

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Stanを使用した2項データの複数の確率を推定するモデルを探しています。確率ごとにベータ・プリオリを使用していましたが、情報をプールして見積りの縮小を促すためにハイパープライヤーを使用することについて読んでいます。私はpymcでhyperpriorを定義するには、この例を見てきましたが、私はaとbその後、前にベータ版のためのパラメータとして使用されている状態でスタン @pymc.stochast

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RmarkdownのRStanからの実行メッセージを抑制するHTML出力

以下は私のrコードです。 ```{r message=FALSE, warning=FALSE, cache=0,eval=TRUE, error=FALSE} stan_m1 <- rethinking::map2stan( alist( y ~ dbinom(n, p), logit(p) <- alpha + bP*P + bA*A + bV*V, al

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ベイジアンモデルの相互作用効果をプロットする（rstanarmを使用）

rstanarm（）のベイジアンリニアモデルの別の変数の値がどのように変化するかを示したいと考えています。私はモデルを適合させることができ、各パラメータの推定値を見るために後部から引き出すことができますが、他の変化や関連する不確実性として、相互作用における1つの変数の影響のある種のプロットを与える方法は明確ではありません（すなわち、限界効果プロット）。以下は私の試みである。この（線形、ガウス、アイ

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rstanarm前の場所は0より大きい必要があります

私はrstanarmの線形モデルを先に階層縮小を使用してフィットしようとしています。しかし私は、以前のその場所を示すエラーがhs()前位置パラメータを持っていないので、私は、一種の驚い0 Error: location > 0 is not TRUE よりも大きくする必要があり得るのです。私は同じモデルをスタンダード・ノーマル・プリミティブを使ってフィッティングしようとしましたが、同じエラーが

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PyStanサンプルプログラムのプロットが表示されない

Stan 8の学校のサンプルプログラムを試すには、fit.plot（）を使用しているときに出力がプロットされていません。 https://pystan.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html matplotlibがインストールされており、プロットが表示されています。私はそれをmacOS itermから実行しています。

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ディリクレの分布パラメータに適合する標準の多項式モデル？

スタンでディリクレ分布を使用する方法を学びたいと思います。値が来る確率、つまり、私は単純にディリクレパラメータを推定したい counts n factor_var -------- ------ ------------ 3710 4386 level 1 252 4386 level 2 332 4386 level 3 59

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誰かが確率的プログラミングのより明確な「プログラミング」部分を説明できますか？

確率的プログラミングフレームワークのドキュメントでは、MCMCについて多くのことを読むことができますが、プログラミングに関することはあまりありません。私が見ているすべての例は、通常、非常に短くて単純な確率的プログラムしか持っていません。データの入力や結果の出力をカウントしないと、通常は約5-10行のコードになります。だから、プログラミングのようには見えません。私が理解するように、私は確率的なプロ

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rstanarmの反復ごとに異なる値を見つけるにはどうすればよいですか？

rstanarmに基本的なGLMコードを書きました。私はそれが行われたすべての反復の予測変数の平均値を与えている次のコードを実行すると： summary(TestGLM) print(TestGLM) を私は私の解決策のために一人ひとりの反復で予測変数の値を望んでいました。誰も私がこの問題を解決するのを助けることができますか？

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R STAN - 多変量共分散行列を定式化する方法

現在、多変量正規分布に適合するようにR stanを使用しています。現在のモデルは B〜MVN（0、Sigma）を B =（X1、X2、X3） 0 =（0、0、0）シグマあります= 私は、次を用いた共分散行列を構築することができています： parameters { row_vector b[3]; real<lower=0> b_sigma[3]; real<low

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スタン - 私が持っている困難

をベクトル： mu_x - 実際の値の10×10の行列 p型 - 10000ロングベクトル sender_name_type - 10000ロングベクトル私はの値を見つけたいと思っています x_real - 10000ロングベクトル私は現在持っているコード、および作品は、次のとおりです。 for(i in 1:N){ if(x_available[i]){ x_real[i