Úprava procesu odhadování

Bayesovská regresní analýza s balíčkem rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Divergentní přechody

1: There were 15 divergent transitions after warmup. Increasing adapt_delta
above 0.8 may help.
  • Příliš velké kroky odhadovače
  • Upravte velikost kroku
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))
Bayesovská regresní analýza s balíčkem rstanarm

Překročení maximální hloubky stromu

Chain 1 reached the maximum tree depth
  • Vzorek vyhodnocuje větve a hledá vhodné místo pro „U-Turn"
  • Maximální hloubka stromu signalizuje nízkou efektivitu
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))
Bayesovská regresní analýza s balíčkem rstanarm

Ladění odhadu

  • Chyby odhadu ohrožují platnost modelu
  • Přestože jsou složité, lze je snadno odstranit
Bayesovská regresní analýza s balíčkem rstanarm

Pojďme si procvičit!

Bayesovská regresní analýza s balíčkem rstanarm

Preparing Video For Download...