Modificarea procesului de estimare

Modelare de regresie bayesiană cu rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Tranziții divergente

1: There were 15 divergent transitions after warmup. Increasing adapt_delta
above 0.8 may help.
  • Pași prea mari în estimator
  • Ajustați dimensiunea pasului
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))
Modelare de regresie bayesiană cu rstanarm

Depășirea adâncimii maxime a arborelui

Chain 1 reached the maximum tree depth
  • Eșantionul evaluează ramuri și caută un punct potrivit de "U-Turn"
  • Adâncimea maximă a arborelui indică eficiență redusă
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))
Modelare de regresie bayesiană cu rstanarm

Ajustarea estimării

  • Erorile de estimare amenință validitatea modelului
  • Deși complexe, aceste erori pot fi remediate cu ușurință
Modelare de regresie bayesiană cu rstanarm

Să exersăm!

Modelare de regresie bayesiană cu rstanarm

Preparing Video For Download...