[B! stan] moozのブックマーク

Stan で increment_log_prob() - Qiita

Stan で model にモデル式追加するのと increment_log_prob() で対数尤度関数追加するのは同じことって認識でいいのかな？ — hoxo_m (@hoxo_m) 2014, 7月 4 ということで、これを確認するために、以前書いた二番目に簡単な rstan コードを increment_log_prob() で書き直してみます。書き直すのは model のこの部分。 model{ for(i in 1:N) y[i] ~ normal(alpha + beta * x[i], s); s ~ inv_gamma(0.001, 0.001); }

mooz 2016/07/29

"Stan はモデル式を対数尤度関数に変換している"

リンク

Stan2.0では離散変数をparameterとできないことについて - xiangze's sparse blog

Stan2.0で配列のindexとしてCategorical分布から生成したものは使えないためにモデルの記述がわかりにくくなってしまう場合があります。 Stanマニュアルの説明が簡潔すぎて自分にはすぐに理解できなかったためその補足です。 Stanで混合モデルを記述する場合にこの問題に直面します。該当部分はberoberoさんが日本語訳されています(11. Mixture Modeling)。混合モデルは一般的には観測変数y_i,その分布関数をA, パラメータをm, indexの確率変数z_i、そのパラメータをθとしてと書くことができます*1。全体の確率密度関数はカテゴリの総数をKとすると各カテゴリkになる確率とその場合のAの値の積の総和になるのでと書くことができます。z_iの分布が式中に現れなくなったので、Stanの制約があってもモデルが記述できるということになります。あるサ

mooz 2016/07/24

stan

リンク

Dealing with latent discrete parameters in Stan

Stan can handle latent discrete parameters in population ecology models by marginalizing them out. This allows estimating quantities like population size and transition probabilities. Stan formulations for capture-recapture and multistate models use matrix calculations in hidden Markov models. Stan shows faster computation and better sampling than OpenBUGS for these examples, though the models can