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根据STAN 主页，STAN 能够进行惩罚最大似然 (BFGS) 优化。我正在使用 R 包rstan，但我还没有找到任何方法来使用这种方法。我试图查看?stan该函数的帮助stan()，但唯一可用的选项算法是"NUTS"and "HMC"。

我正在使用 rstan 2.5.0 版。

我在 Stan 中使用最大似然优化，但不幸的是该optimizing()函数不报告标准错误：

如何获得估计值（或置信区间 - 分位数）的标准误差，以及可能的 p 值？

编辑：我按照@Ben Goodrich 的建议做了：

但是这些“不受约束的”标准错误似乎与真实错误有很大不同 - 这里是贝叶斯拟合的输出，使用stan()：

我试图比较两个非常等效但略有不同的模型的运行时间。但是根据采样的随机数，链总是需要非常不同的时间。所以我试图解决这个问题，seed为stan().

我试过两次运行相同的模型。不幸的是，我发现即使是相同的种子也不能保证该过程会产生相同的样品！并且两次运行中链的运行时间也有很大不同！

1. 种子怎么可能不保证 Stan 中的相同链？

2. 这怎么能保证？

以下选项用于运行 Stan（rstan 版本 2.5.0）：

在集群上安装 rstan 时，应该如何选择用于构建的核心数量（在文档Sys.setenv(MAKEFLAGS = "-j4"中描述的行中）？如果集群中的每个节点都有 16 个核心，那么将值设置为 16 是否有意义？如果用户想使用 MPI 跨多个节点运行 stan 怎么办？或者在任何情况下将值保持在 4 是否最有意义，因为大多数人无论如何都会并行运行不超过 4 个链？我非常感谢有关此设置的任何建议。

我正在尝试通过 rstan 学习 Stan（因为我熟悉 R）。我试过运行一个简单的混合 Pareto 和 Normal 模型。它编译得很好（据我所知），但它无法采样，给我错误：

“(-2, 2) 之间的初始化在 100 次尝试后失败。尝试指定初始值、减小约束值的范围或重新参数化模型。

调用采样器时出错；采样未完成”

可以说我已经尝试了各种方法来参数化事物，并尝试设置初始值，但都无济于事。

我的 R+rstan 代码如下：

此示例适用于 JAGS（因此我也标记了 JAGS），我可以发布该代码是否有帮助。

顺便说一句，如果我将帕累托分布更改为额外的正态分布，它运行良好（但当然会给我一个无意义的答案）。

任何关于我做错了什么的建议将不胜感激！我担心不知何故我仍然认为 JAGS 而不是 Stan，但我找不到任何将 Pareto 模型与 Stan 拟合的例子，所以我很难交叉验证我的方法。

我无法获得 Rstan，因为我的 R 版本太新。

反正有下载这个版本的rstan吗？我是否需要降级我的 R 版本才能使用 rstan？

What is the proper way to format a categorical predictor to use in STAN? I cannot seem to input a categorical predictor as a normal factor variable, so what is the quickest way to transform a normal categorical variable such that Stan can accept it?

For example, say I had a a continue predictor and a categorical predictor

Which looks like this:

How would I prepare this to be entered in rstan?

我已经为 R 安装了 Rstan。安装似乎是成功的，但是当我加载包并使用它时，我不断收到错误消息，表明 Rstan 没有安装：

我有一个 Mac OS.X 10.7.5。我最近将我的 R 升级到 3.1.3，并使用 R-studio 作为界面。对于 Rstan 的安装，我遵循了这里的描述： https ://github.com/stan-dev/rstan/wiki/RStan-Mac-OS-X-Prerequisite-Installation-Instructions

我已经通过 Apple Developer 安装了 X-code 和命令行工具（Mac OS.X Lion），当我检查 R 是否安装正确时，我收到以下消息：

当我在 R 中安装 Stan 时，我收到以下消息：

然后我在 rstan 中阅读：library(rstan)我收到消息说没有名为 Rstan 的包。

我希望有人能明白为什么 Rstan 不会为我竞选。

我正在尝试使用 Rstan 拟合来自 Christensen、Johnson、Branscum 和 Hanson 的贝叶斯思想和数据分析的示例模型：科学家和统计学家简介。作者使用 WinBUGS，因此需要进行一些调整。数据在这里，WinBUGS 代码复制在这篇文章的底部。这是一个非常简单的模型，但我是一个完整的初学者，我不知道如何解决我遇到的错误。我的斯坦代码如下：

解析器抛出以下错误：

（我认为）我知道解析器告诉我我正在尝试将不适当的数据类型传递给模型块中的 multi_normal 函数，但我不知道这是从哪里来的。我怀疑我在定义协方差矩阵时做错了，但似乎不止一个参数的数据类型不正确......

WinBUGS 代码我正在对我的 Stan 代码进行建模：

我是 Rstan 世界的新手，但我的论文确实需要它。我实际上正在使用来自纽约大学的一个人的脚本和一个类似的数据集，他报告说类似 DS 的估计时间约为 18 小时。但是，当我尝试运行我的模型时，它在 18 小时内不会超过 10%。因此，我请求一些帮助以了解我做错了什么以及如何提高效率。

我正在运行一个 500 迭代、100 次预热 2 链模型，其中包含 5 个参数的 Bernoulli_logit 函数，试图通过 No U Turn MC 程序估计其中的 2 个。（在每个步骤中，它从随机正态 a 中提取每个参数，然后估计 y 并将其与实际数据进行比较，以查看新参数是否更适合数据）

（n 约为 1000 万）我的数据是 0 和 1 的 10.000x1004 矩阵。总结一下，这是一个关于人们在推特上关注政客的矩阵，我想根据他们关注的人来估计他们的政治理念。我在带有 R x64 3.1.1 的 RStudio 上运行模型，在 Win8 Professional、6 位、I7 四核和 16 GB 内存上运行。检查性能，rsession 使用不超过 14% 的 CPU 和 6GB 的内存，尽管还有 7 GB 是免费的。在尝试对 10.000x250 矩阵进行二次采样时，我注意到它将使用低于 1.5GB 的空间。但是，我已经使用 50x50 数据集尝试了该过程，并且效果很好，因此该过程没有错误。Rsession 打开 8 个线程，我看到每个内核上的活动，但没有一个被完全占用。我想知道为什么我的电脑不能尽其所能地工作，以及是否可能存在一些瓶颈、上限或设置阻止它这样做。R 是 64 位的（刚刚检查过），所以 Rstan 应该是（即使我在安装时遇到了一些困难并且可能弄乱了一些参数）

这就是我编译它时发生的事情

而当我运行它时，它只能工作几个小时，但它永远不会超过第一个链的 10%（主要是因为我在我的电脑即将崩溃后中断了它）。

并具有以下设置：

请帮我找出是什么减慢了程序（如果没有发生任何事情，我可以操纵什么来在更短的时间内获得一些合理的结果？）。

我提前谢谢你，

机器学习

这是模型（来自纽约大学的 Pablo Barbera）