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我正在尝试使用先验分层收缩在 rstanarm 中拟合线性模型。但是，我确实收到一条错误消息，指出先验位置必须大于 0。

Error: location > 0 is not TRUE

我有点惊讶，因为hs()先验没有位置参数。我尝试使用标准法线先验拟合相同的模型，但我得到了同样的错误，这对我来说没有多大意义，因为 0 居中先验是默认选项。

我查看了 github 存储库中的stan_lm.R和stan_lm.fit.R文件，但我一直无法找到此错误的来源。

下面我包含复制错误的代码，请注意，此示例中的先验选择可能不是很合适，但这段代码的唯一目的是说明我得到的错误：

library(rstanarm)
library(tidyverse)
library(MASS)
nObs <- 400
x <- mvrnorm(n = nObs, mu = c(0, 0, 0),
             diag(c(0.5, 1, 2)))
y <- (x %*% c(0.3, 0.4, 0.5)) + rnorm(n = nObs, 0, 1)
fullData <- cbind(y, x) %>% as.data.frame

model0 <- stan_lm(y ~ -1 + x, data = fullData,
                  prior = normal(location = 0, scale = 1))
model1 <- stan_lm(y ~ -1 + x, data = fullData,
                  prior = hs(df = 1, global_df = 1, global_scale = 0.01,
                             slab_df = 4, slab_scale= 2.5))
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尝试使用stan_glm来拟合您的正常线性模型。该stan_lm函数需要在 R^2 上指定先验，而不是回归系数 - 因此位置必须 > 0。

有关详细信息，请参阅prior参数的文档stan_lm。

于 2017-12-26T23:39:40.657 回答