问题标签 [pystan]

如果我观察到的数据集具有权重（例如跟踪多重性），是否可以将其提供给 pystan 或 pymc3，类似于函数签名（http://mc-stan.org/rstanarm/reference/stan_glm.html） rstanarm 包：

我需要对数似然项的后验样本来运行 PSIS ，这样

这里的小例子是这样pip install pystan的

如何获得 PyStan 拟合模型的对数似然的后验样本？

我想将中间文件存储在 Stan 的概率编程步骤中，例如fit对象，请参见下面的 SWE，以便我可以稍后加载它以供以后使用。Stan 用 C++ 编译模型，每次运行后，我不想再次重新运行模型，我想将它们存储到文件系统中以供以后分析。

使用 PyStan 存储 Stan 对象的最佳方式是什么？换句话说，如何将 stan 对象存储为二进制文件，以及存储结果的最可行方法是什么，以便以后无需再次运行它们？

小型工作示例（来源此处）

我是斯坦的新手，所以希望你能指出我正确的方向。我会根据我的情况来确保我们在同一页面上......

如果我有一组单变量法线，文档会告诉我：

提供与未矢量化版本相同的模型：

但是矢量化版本（很多？）更快。好的，很好，很有道理。

所以第一个问题是：是否有可能在单变量正常情况下利用这种向量化加速，其中样本的mu和都随向量中的位置而变化。sigma即如果mu_vec和sigma_vec都是向量（在前一种情况下sigma是标量），那么是这样的：

相当于：

如果是这样，是否有可比的加速？

好的。那就是热身。真正的问题是如何最好地接近上述的多变量等价物。

在我的特殊情况下，我N观​​察到一些变量的双变量数据y，我将其存储在N x 2矩阵中。（对于数量级，N大约1000在我的用例中。）

我的信念是，每个观察的每个组成部分的平均值是，每个组成部分的标准0差是每个观察结果1（我很高兴将它们硬编码为这样）。然而，我的信念是，相关性（ ）作为另一个观察变量（存储在元素向量中）rho的（简单）函数，因观察而异。例如，我们可能会说，我们的目标是从我们的数据中学习。即第 th 观察的协方差矩阵将是：xNrho[n] = 2*inverse_logit(beta * x[n]) - 1n in 1:Nbetan

我的问题是将它放在一个 STAN 模型中的最佳方法是什么，这样它就不会那么慢了？是否有multi_normal分布的矢量化版本，以便我可以将其指定为：

或者也许是其他类似的表述？或者我需要写：

在设置vector_of_sigma_matrices并vector_of_mu_2_tuples在较早的块之后？

提前感谢您的任何指导！

编辑以添加代码

使用python，我可以按照我的问题的精神生成数据，如下所示：

然后使用以下方法实际生成数据：

这是数据集的样子（左窗格中的y彩色散点图和右窗格中的 by...所以想法是越高，越接近 ，越低，越接近。所以期望左窗格上的红点为“从左下到右上”，蓝点为“从左上到右下”，实际上它们是：correlsdriversdriver1correldriver-1correl

使用蛮力方法，我可以建立一个如下所示的 STAN 模型：

这很适合：

但我希望有人能为“边缘化”方法指出正确的方向，在这种方法中，我们将双变量法线分解为一对可以使用相关性混合的独立法线。我需要这个的原因是在我的实际用例中，两个维度都是肥尾的。我很高兴将其建模为 student-t 分布，但问题是 STAN 只允许nu指定一个（不是每个维度一个），所以我认为我需要找到一种方法将 a 分解multi_student_t为一对独立student_t的，这样我就可以为每个维度分别设置自由度。

我试图让 pystan 在 Windows 10 上工作，以便将 fbprophet 包用于时间序列。我已经安装了 MinGW，将它的目录添加到我的 PATH 环境变量中，并尝试了这段代码来验证一切是否正常：

产生这些结果：

到目前为止一切正常。

一旦在python中出现问题，我尝试执行以下代码：

我得到这个输出：

在发布此问题之前，我已经在网站以及其他网站上进行了搜索，但似乎没有什么对我有用。我会很感激任何帮助。

提前致谢

我在 CenstOS 服务器上运行 Jupyter。我使用了“Conda install pystan”和“conda install -c conda-forge pystan”，但每次导入 pystan 或 fbprohet 时都会收到错误消息“没有名为 'pystan._api' 的模块”。

请帮助

我正在尝试实现一个 HMM，其中观察结果是与小波卷积的一阶 HMM 的发射。

那是：

和：

和

到目前为止，我所拥有的代码以及此处概述的一维案例：

编译使用：

并适合使用：

我得到的错误是在评估 multi_normal_pdf 函数的第一行，说“协方差参数的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 2.77556e-16”

我正在使用 Python 中的 Stan 跟踪示例代码，但由于语法错误，它没有被编译：

这是斯坦代码：

有什么问题吗？我也在stan_data实现stan功能之前定义了。我阅读了关于模型块的 Stan 手册，它说允许在模型块中声明局部变量......请让我知道上面的问题。

我使用以下方法估计了一个模型pystan：

后来我想将“东西”从格式中提取samples出来dataframe。我在用

但我收到一个错误：

根据文档，samples.extract()应该有一个属性to_dataframe()，对吧？我在这里做错了吗？我在用pystan version 2.18.0.0

我的目标是在我的 Windows 10 计算机上安装 fbprophet。我正在尝试使用 pip 安装 pystan（先知的主要依赖项），但大约一分钟后，我收到以下错误：

我正在使用 python 2.7