全部，
我正在使用 rjags 进行贝叶斯建模。但是，当观察数大于 1000 时，图形尺寸太大。
更具体地说，我正在做一个贝叶斯排名问题。传统上，一次观察意味着一对 X[i, 1:N]-Y[i] 对，其中 X[i, 1:N] 表示第 i 个项目由 N 大小的预测向量表示，而 Y[i ] 是一个响应。目标是最小化预测值的逐点误差，例如最小二乘误差。
排名问题是不同的。由于我们更关心顺序，所以我们使用成对的 1-0 指标来表示 Y[i] 和 Y[j] 之间的顺序，例如，当 Y[i]>Y[j] 时，I(i ,j)=1; 否则 I(i,j)=0。我们将此 1-0 指标视为观察结果。因此，假设我们有 K 项：Y[1:K]，指标的数量为 0.5*K*(K-1)。因此，当 K 从 500 增加到 5000 时，观察的数量非常大，即从 500^2 增加到 5000^2。rjags 模型的图形尺寸也很大，例如图形尺寸 > 500,000。并且对数后验将非常小。
并且需要很长时间才能完成训练。我认为消耗的时间是> 40小时。我做进一步的实验是不切实际的。因此，您有什么想法可以加快 rjags 的速度。我听说 RStan 比 Rjags 快。有哪位有类似经历的？