Ajustando o processo de estimação

Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Transições divergentes

1: There were 15 divergent transitions after warmup. Increasing adapt_delta
above 0.8 may help.
  • Passos grandes demais no estimador
  • Ajuste o tamanho do passo
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))
Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm

Excedendo a profundidade máxima da árvore

Chain 1 reached the maximum tree depth
  • A amostra avalia ramos e procura um bom ponto para "U-Turn"
  • Profundidade máxima da árvore indica baixa eficiência
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))
Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm

Ajustando a estimação

  • Erros de estimação ameaçam a validade do modelo
  • Embora complexos, esses erros podem ser resolvidos facilmente
Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm

Vamos praticar!

Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm

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