Den Schätzprozess anpassen

Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Divergierende Übergänge

1: There were 15 divergent transitions after warmup. Increasing adapt_delta
above 0.8 may help.
  • Zu große Schritte im Schätzer
  • Schrittweite anpassen
stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(adapt_delta = 0.95))

stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(adapt_delta = 0.99))
Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm

Maximale Baumtiefe überschritten

Chain 1 reached the maximum tree depth
  • Die Stichprobe erkundet Äste und sucht nach einem guten Punkt für eine „U-Turn"-Bewegung
  • Maximale Baumtiefe weist auf geringe Effizienz hin
stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(max_treedepth = 10))

stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(max_treedepth = 15))
Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm

Schätzung abstimmen

  • Schätzfehler gefährden die Validität des Modells
  • Trotz Komplexität lassen sie sich leicht beheben
Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm

Lass uns üben!

Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm

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