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假设我有一个表格模型，我想y=a_{i} + b_{i,1}*x_{1} + b_{2}*x_{2}在哪里估计这个模型。i=1,2,...,12rstanarm

是否可以为每个截距设置不同的先验a_{i}（比如说前 4 个 have normal(location = 0, scale = 1, autoscale = TRUE)，下一个 4 havenormal(location = 1, scale = 2, autoscale = TRUE)和最后一个 4 student_t(df = 1, location = 0, scale = NULL, autoscale = TRUE)）。我还想为b_{i,1}and last设置相同的先验b_{2}~normal(location = 3, scale = 1, autoscale = TRUE)。

可以用 rstanarm 做到这一点吗？

我确实在rstanarm. 当我执行以下代码时，它给出了所有迭代的预测变量的平均值：

我想要我的解决方案在每次迭代中预测变量的值。谁能帮我解决这个问题？

我有：

mu_x - 一个 10x10 的实数值矩阵

ptype - 一个 10000 长的向量

sender_name_type - 一个 10000 长的向量

我想找到的值

x_real - 一个 10000 长的向量

我目前拥有和工作的代码是：

但是，我想对其进行矢量化。为此，我首先需要处理 if 子句。为此，我尝试添加两个发行版，如下所示：

但是，Rstan 似乎无法处理加法/乘法分布。我尝试的第二种方法是这样的：

这类似于第一种方法，但它重新定义了满足条件的 x_real 的行。但是，它给了我的错误

没有匹配项：

真实 [] ~ 正常（矩阵，真实）

如果可能，我如何矢量化我当前的解决方案？还有其他方法可以加快速度吗？

我有一个 Stan 模型（称为fit），我得到了一些奇怪的结果。我知道我可能遗漏了一些东西，但我看不出在哪里和什么。在这种情况下，我想查看参数sigma_h。

如果我用来as.matrix从中获取样本，fit我会得到以下结果：

这与我使用该rstan::traceplot函数时得到的图相同。

如果我从对象中提取样本fit并绘制它，我会得到

这些地块并不相同。我错过了什么？fit仅将对象设为矩阵和提取样本之间有区别吗？

我有一个贝叶斯代码，用于估计 RStan 中的模型（有点复杂的模型）。在估计模型后，我从后验分布中抽取了 500 个参数集样本，以模拟来自模型的未来数据（接下来的 1 个月）。最后，我采用了预测值的平均值（每个时间点的 500 个预测值），然后将它们与实际观察值（带有绘图）进行了比较。

我的问题是 - 我如何计算这些预测值平均值的区间？

示例：在从后验分布中抽取参数样本后，我使用这些参数从模型中模拟了变量 X1、X2、....X30：

现在我发现 mean(X1); mean(X2);....mean(X30) 并根据时间绘制它们。我想找到这些手段的间隔。

我试图展示一个变量的影响如何随着 rstanarm() 中的贝叶斯线性模型中的另一个变量的值而变化。我能够拟合模型并从后验中提取以查看每个参数的估计值，但尚不清楚如何给出一个变量在交互中的影响的某种图，因为其他变量和相关的不确定性（即边际效应图）。以下是我的尝试：

i'm trying to install Rstan on Debian for Rstudio server and seems to be a dead end.

The issue is:

• I'm installing a package that depends on rstan. So I try to install rstan before

  install.package("rstan")

• Error: rstan depend on brms, so I try to install brms

  install.package("brms")

• Error: brms depends on shinystan, so I try to install shinystan

  install.package("shinystan")

• Error: shinystan depends on rstan (WTF!!!!)

and this is the dead end.

How can I get out this circle?

我正在尝试将一个三维数据结构传递给 Stan（在 RStan 中），其中条目必须是整数，因为下游的函数需要这样做。但是我在声明它时遇到了麻烦。

我尝试了直截了当的方法：

int x[n,n,k];

但这给了我错误

mismatch in number dimensions declared and found in context; ... dims declared=(n,n,k); dims found=(n*n*k)

显然，出于某种原因（我不明白），输入数组正在变平。我给它一个简单的 3d 数组，没有 NA，尺寸在我通过它之前看起来很正确。事实上，同样的事情也发生在二维数组上，这意味着我什至不能声明一组二维矩阵作为一种解决方法。

然后我尝试了

row_vector[K] x[N,N];

但这回馈real，不是int。当我做类似的事情时

int row_vector[K] x[N,N];

那只是不正确的语法。

我还尝试传递逻辑值，希望它们被重新转换为整数，但没有。我传递了数组，我用 as.matrix 传递了它们，我在放入数据列表之前和之后检查了它们的维度。

这是 OSX 10.11.6 上的 R 版本 3.4.1，使用的是最新版本的 stan，它是今天刚刚从源代码编译的。

我错过了什么？或者，我如何将单个实数转换为整数，以便整数要求函数不会中断？

（而且，文档在哪里？我能找到的最好的是早已死去的评论线程。）

我正在尝试在 RStan 中拟合潜在空间模型，这是一种成熟的（社交）网络模型。（这意味着这可能是 CrossValidated 的一个问题，但我有理由相信它还不是。）我知道包是可用的，但我正在努力构建一些没有包实现的东西，并且想首先确保我可以制作一个可验证的模型工作。

为了快速直观，LSM 采用一个网络，并尝试找到节点的布局，这样靠近的节点有边，而相距较远的节点没有。节点的位置是模型试图估计的潜在变量（连同截距，对应于形成边缘的总体倾向）。

我的代码（全部在下面，在两个文件中）从 LSM 假定类型的数据生成过程生成一个简单而小的杠铃图（两端密集，中间稀疏）。然后，它将这些数据传递给 RStan，它找到了一个无限的梯度，以及包 latentnet，它工作得很好。

该错误表明我从一个良好的初始化开始，所以我提供了 TRUE 生成值，并且采样器仍然找到一个无限梯度。它还建议尽可能放宽对变量的约束，但我的约束只是方差参数的下限。这让我相信我的问题出在其他地方，但我对 Stan 还不够熟悉，无法看到哪里。任何帮助，包括运行测试的建议，将不胜感激。

首先，R：

在这里，斯坦的模型：

我在安装 R 包时出现这个错误，比如 RStan（以及任何依赖它的东西，比如 brms）和 Devtools。由于在安装过程中显示的消息中，在此之前一切正常，我认为安装失败可以归结为：

我在使用 Xcode 编译器和 clang4 编译器时都遇到了同样的错误；我认为问题不在于编译器，而在于名为ar. 顺便说一句，我已经安装了 Rcpp 并且它可以工作。我看到其他人在安装 RPy2 时遇到了同样的问题。那是什么ar东西以及如何解决它？

R版本：