1
Я изучаю Stan сейчас и хочу реализовать простую модель смеси.Mixture Models in Stan - векторный дизайн
В справочном руководстве (Стан-справочно-2.14.0) существует решение уже:
data {
int<lower=1> K; // number of mixture components
int<lower=1> N; // number of data points
real y[N]; // observations
}
parameters {
simplex[K] theta; // mixing proportions
real mu[K]; // locations of mixture components
real<lower=0> sigma[K]; // scales of mixture components
}
model {
real ps[K]; // temp for log component densities
sigma ~ cauchy(0, 2.5);
mu ~ normal(0, 10);
for (n in 1:N) {
for (k in 1:K) {
ps[k] = log(theta[k])
+ normal_lpdf(y[n] | mu[k], sigma[k]);
}
target += log_sum_exp(ps);
}
}
На следующей странице описывается, что векторизации внешнего цикла не представляется возможным. Тем не менее, мне было интересно, еще ли парализована внутренняя петля.
И поэтому я попытался следующую модель:
data {
int<lower=1> K; // number of mixture components
int<lower=1> N; // number of data points
real y[N]; // observations
}
parameters {
simplex[K] theta; // mixing proportions
vector[K] mu; // locations of mixture components
vector<lower=0>[K] sigma; // scales of mixture components
}
model {
vector[K] ps;//[K]; // temp for log component densities
vector[K] ppt;
sigma ~ cauchy(0, 2.5);
mu ~ normal(0, 10);
for (n in 1:N) {
ppt = log(theta);
/*
for (k in 1:K) {
ps[k] = ppt[k] + //log(theta[k])
normal_lpdf(y[n] | mu[k], sigma[k]);
}
*/
ps = ppt + normal_lpdf(y[n] | mu, sigma);
target += log_sum_exp(ps);
}
}
... и эта модель делает неправильные оценки (в отличие от оригинальной модели).
data("faithful")
erupdata <- list(
K = 2,
N = length(faithful$eruptions),
y = faithful$eruptions
)
fiteruptions <- stan(file = 'mixturemodel.stan', data = erupdata, iter = 1000, chains = 1)
Мне интересно, что я понимаю неправильно в спецификации модели. Я хотел бы понять разницу в том, что синтаксис обеспечивает (в частности, разницу между vector[K] и real[K]) и, возможно, получить более глубокое понимание Стэна.