Я пытался запустить эту модель в Стэне. У меня есть работающая версия JAGS (которая возвращает сильно автокоррелированные параметры), и я знаю, как сформулировать ее как CDF двойной экспоненты (с двумя скоростями), которая, вероятно, будет работать без проблем. Однако я хотел бы использовать эту версию в качестве отправной точки для аналогичных, но более сложных моделей.
К настоящему времени у меня есть подозрение, что такая модель в Стэне невозможна. Возможно, из-за дискретности, которую вводит сумма логического значения, Стэн не сможет вычислять градиенты.
Кто-нибудь знает, так ли это, или я что-то еще не так делаю в этой модели? Я вставляю ошибки, которые получаю, под кодом модели.
Большое спасибо заранее Ян
Model:
data {
int y[11];
int reps[11];
real soas[11];
}
parameters {
real<lower=0.001,upper=0.200> v1;
real<lower=0.001,upper=0.200> v2;
}
model {
real dif[11,96];
real cf[11];
real p[11];
real t1[11,96];
real t2[11,96];
for (i in 1:11){
for (r in 1:reps[i]){
t1[i,r] ~ exponential(v1);
t2[i,r] ~ exponential(v2);
dif[i,r] <- (t1[i,r]+soas[i]<=(t2[i,r]));
}
cf[i] <- sum(dif[i]);
p[i] <-cf[i]/reps[i];
y[i] ~ binomial(reps[i],p[i]);
}
}
Вот некоторые фиктивные данные:
psy_dat = {
'soas' : numpy.array(range(-100,101,20)),
'y' : [47, 46, 62, 50, 59, 47, 36, 13, 7, 2, 1],
'reps' : [48, 48, 64, 64, 92, 92, 92, 64, 64, 48, 48]
}
А вот ошибки:
DIAGNOSTIC(S) FROM PARSER:
Warning (non-fatal): Left-hand side of sampling statement (~) contains a non-linear transform of a parameter or local variable.
You must call increment_log_prob() with the log absolute determinant of the Jacobian of the transform.
Sampling Statement left-hand-side expression:
get_base1(get_base1(t1,i,"t1",1),r,"t1",2) ~ exponential_log(...)
Warning (non-fatal): Left-hand side of sampling statement (~) contains a non-linear transform of a parameter or local variable.
You must call increment_log_prob() with the log absolute determinant of the Jacobian of the transform.
Sampling Statement left-hand-side expression:
get_base1(get_base1(t2,i,"t2",1),r,"t2",2) ~ exponential_log(...)
И во время выполнения:
Informational Message: The current Metropolis proposal is about to be rejected because of the following issue:
stan::prob::exponential_log(N4stan5agrad3varE): Random variable is nan:0, but must not be nan!
If this warning occurs sporadically, such as for highly constrained variable types like covariance matrices, then the sampler is fine,
but if this warning occurs often then your model may be either severely ill-conditioned or misspecified.
Rejecting proposed initial value with zero density.
Initialization between (-2, 2) failed after 100 attempts.
Try specifying initial values, reducing ranges of constrained values, or reparameterizing the model
Вот рабочая версия этой модели JAGS:
model {
for ( n in 1 : N ) {
for (r in 1 : reps[n]){
t1[r,n] ~ dexp(v1)
t2[r,n] ~ dexp(v2)
c[r,n] <- (1.0*((t1[r,n]+durs[n])<=t2[r,n]))
}
p[n] <- max((min(sum(c[,n]) / (reps[n]),0.99999999999999)), 1-0.99999999999999))
y[n] ~ dbin(p[n],reps[n])
}
v1 ~ dunif(0.0001,0.2)
v2 ~ dunif(0.0001,0.2)
}
Что касается min () и max (): см. Этот пост https://stats.stackexchange.com/questions/130978/observed-node-inconsistent-when-binomial-success-rate-exactly-one?noredirect=1#comment250046_130978 .
