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我想知道如何从使用Rarm中的包或rstanarm包估计的回归模型中模拟感兴趣的数量。我是贝叶斯方法和 R 的新手，并且已经使用Zelig包一段时间了。我之前问过一个类似的问题，但我想知道是否可以使用这些包估计的后验分布来模拟这些数量。

Zelig您可以为独立值设置所需的值，并计算结果变量的结果（预期值、概率等）。一个例子：

因此Zelig将 x 保持在其平均值 (20.56)，并在 z = 10 时模拟感兴趣的数量。在这种情况下，y 约为 71。

使用相同的模型arm：

并使用rstanarm：

有没有办法用这两个包估计的后验分布来模拟 z = 10 和 x 等于它的平均值并得到 y 的期望值？非常感谢！

我正在使用 RStan 从大量高斯过程 (GP) 中进行采样，即使用函数 stan()。对于我适合的每个 GP，都会加载另一个 DLL，这可以通过运行 R 命令看到

我遇到的问题是，因为我需要安装这么多独特的 GP，我超过了可以加载的 DLL 的最大数量，此时我收到以下错误：

据我所知，这是在基本 R 代码的 Rdynload.c 中设置的，如下所示：

所以，我的问题是，可以做些什么来解决这个问题？从源代码构建具有更大 MAX_NUM_DLLS 的 R 不是一种选择，因为我的代码将由不熟悉该过程的合作者运行。我尝试过使用 dyn.unload() 卸载 DLL 的简单方法，希望在再次需要时重新加载它们。卸载工作正常，但是当我再次尝试使用 fit 时，R 毫不奇怪地崩溃并出现如下错误：

我也尝试过分离 RStan，希望 DLL 会被自动卸载，但即使在卸载包后它们仍然存在（正如预期的那样，在分离的帮助中给出以下内容：“分离通常不会卸载任何动态加载的编译代码（DLL）”）。

从这个问题来看，可以在不重新启动 R 的情况下卸载 Rcpp 包 DLL 吗？，似乎library.dynam.unload()在解决方案中可能有一些作用，但我没有成功使用它来卸载 DLL，而且我怀疑在卸载 DLL 后我会遇到与以前相同的段错误。

编辑：添加一个最小的、功能齐全的例子：

R代码：

此代码要求以下模型定义位于文件 gp-sim.stan 的工作目录中（此模型是 Stan 包含的示例之一）：

注意：此代码需要相当长的时间才能运行，因为它正在创建约 100 个 Stan 模型。

我已经看到//在某些示例中使用过，但还有其他允许的注释字符。

Stan 中的注释字符是什么？全套评论规则是什么？

Vim 中是否有对 Stan 的语法高亮支持？

我有一个预测时间序列的模型。所以我只有 5 个参数——然后我用它来计算时间序列，作为生成 7200x3 矩阵的转换参数——然后将其与观察结果进行比较。

到目前为止一切顺利 - 仅进行 100 次迭代时按预期工作。但是现在我使用 SNOW 来并行化这个计算来创建 6x1000 迭代。花了一个小时 - 但看起来不错。唯一的问题是我无法再加载生成的 rdata 文件。它的大小为 11GB - 可能就是这样。

我需要增加模拟的数量——所以我需要找到一种方法来处理这种大小的数据。其他人如何处理这个问题？

代码

（试图做一个简单的例子 - 所以它是可读的）

R 脚本

模型的相关部分

更新

我按照建模语言手册p41中的示例成功地重新组织了代码- 现在不再存储状态空间。不幸的是，我仍然需要这些轨迹（至少在这个开发阶段）。因此，我将保持开放状态，希望有人有一个聪明的解决方案。

我正在学习rstan，目前我正在解决 Gelmans “贝叶斯数据分析”中的练习。作为参考，这是关于第 3 章中的示例 5。

它不断失败：

这是我的 R 代码：

有趣的是 - 如果我将第二个 tru_val 采样更改tru_val[i] ~ normal(o_data[i],0.5);为模型，则评估结果会很好。

到目前为止，我尝试了 stan 代码：

• 重新排列抽样语句
• 引入辅助变量
• 明确地写increment_log_p陈述
• 更改变量名以防我不小心使用了关键字
• 在 stan 代码中添加打印语句
• 将 mu 设置为 10
• 放松/扩大均匀分布中的约束
• 以及以上的组合

我注意到一些令人惊讶的事情，因为我打印了 tru_val 的值 - 无论语句的顺序如何 - 我都让它打印大约 0 的值，通常在 -2 和 +2 之间 - 即使我设置mu <- 10; sigma <- 1;（在数据部分）和采样语句tru_val[i] ~ uniform(9.5,10.5). 我真的不明白它是如何获得这些数字的。

我真的希望有人可以对此有所启发。

我想在 Stan 中运行稳健的逻辑回归（robit）。该模型在 Gelman & Hill 的“使用回归和多级方法的数据分析”（2006 年，第 124 页）中提出，但我不确定如何实现它。我检查了Stan 的 Github 存储库和参考手册，但不幸的是我仍然感到困惑。这是我用来模拟常规逻辑回归的一些代码。我应该添加什么，以便错误跟随，例如，在具有 7 个自由度的分布时？无论如何，如果我运行多级分析，它会是相同的程序吗？

谢谢！

在 Stan 中，我收到以下错误：

我不太明白是什么问题。当我使用real pi[7]而不是simplex[7] pi，我得到了不同的错误：

我也不明白...我的整个代码：

假设我们有以下语句：

让我们这么说吧Y[1] = 5。jags 会评估所有pi[1,1:100]节点，还是唯一需要的节点，即pi[1,5]？

根据我的经验，似乎 JAGS 评估所有父节点的效率很低，因为在我摆脱 dcat 后，我​​的模型加速了 3 倍。我必须使用多个 for 循环来处理不同的结果Y[i]。

现在我意识到，dcat在 JAGS 中实际上不需要sum(pi[]) = 1，并且dcat它将归一化pi[]以使其总和为 1。这意味着它必须评估所有节点。

这是非常可悲的。是否有任何智能等价物dcat只会评估唯一需要的一个父节点？WinBUGS 和斯坦呢？

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。