2017-01-05 9 views
0

Я изучал STAN несколько лет назад, когда учебная модель была 8schools.stan, а затем занята другими вещами в течение нескольких лет. Я сейчас снова пытаюсь переучивать STAN. Теперь учебная модель - это просто schools.stan. Я запустил эти две версии одной и той же базовой модели, установив семя в одно и то же значение. Я получаю два результата, которые очень похожи, но не идентичны, но с поразительно разными значениями для lp__.RSTan разница между 8schools.stan и schools.stan

Единственная разница между 8schools.stan и schools.stan находится в разделе модели. Разница между двумя файлами:

[c:\Larry\R-Spaces\STAN]# diff 8schools.stan school.stan 
7,18c17,18 
    eta ~ normal(0, 1); 
    y ~ normal(theta, sigma); 
-- 
    target += normal_lpdf(eta | 0, 1); 
    target += normal_lpdf(y | theta, sigma); 
9a20 

Как я понимаю, эти два утверждения модели эквивалентны. Я запустил две модели, используя тот же набор данных school_dat, указанный в учебнике, используя следующий вызов STAN, изменяя только fit1 до fit2 и меняя файл STAN с 8schools.stan на schools.stan для двух прогонов.

fit2 <- stan(
file = "schools.stan", # Stan program 
data = schools_dat,  # named list of data 
chains = 4,    # number of Markov chains 
warmup = 1000,   # number of warmup iterations per chain 
iter = 2000,   # total number of iterations per chain 
cores = 4,    # number of cores (using 2 just for the vignette) 
refresh = 1000,   # show progress every 'refresh' iterations 
seed = 5 
) 

Результаты для 8schools:

  mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat 
mu  8.07 0.12 5.12 -1.57 4.73 7.92 11.25 19.01 1839 1 
tau  6.54 0.14 5.55 0.20 2.45 5.19 9.06 21.00 1491 1 
eta[1] 0.37 0.01 0.92 -1.45 -0.24 0.39 0.98 2.12 4000 1 
... 
... 
theta[8] 8.68 0.14 8.03 -5.68 3.79 8.15 12.92 26.57 3403 1 
lp__  -4.79 0.07 2.51 -10.25 -6.37 -4.57 -3.04 -0.41 1202 1 

и для schools.stan:

 mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat 
mu  8.04 0.19 5.25 -2.05 4.76 7.84 11.20 18.65 730 1.00 
tau  6.34 0.20 5.46 0.22 2.33 5.00 8.86 21.39 724 1.01 
eta[1] 0.35 0.02 0.94 -1.56 -0.28 0.38 0.99 2.12 3071 1.00 
... 
... 
theta[8]8.43 0.15 7.63 -6.59 3.78 8.13 12.63 25.05 2742 1.00 
lp__ -39.67 0.07 2.60 -45.31 -41.23 -39.45 -37.81 -35.25 1336 1.00 

Результаты двух моделей довольно близки, но не идентичны, за исключением lp__ , что совсем другое. Я подозреваю, что две модели составлены несколько иначе, так что семена не дали одинаковых значений. Но действительно ли эти два модельных заявления идентичны? Помимо незначительных различий в оцененных параметрах - хорошо в пределах изменчивости, ожидаемой от выборки (но обратите внимание на идентичное семя), поразительная разница в значении lp__.
Что здесь происходит? Заранее благодарим любого, кто может прояснить эту проблему для меня.

ответ

1

В настоящее время версия с ~ сбрасывает любые константы (квадратный корень из двух пи в случае нормального) в функции плотности, в то время как версия с += хранит их. Не должно быть каких-либо систематических различий в оценках параметров, хотя они не будут идентичными, если вы не установите семя генератора псевдослучайных чисел.