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Check for plausible likelihoods in case of nested models

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
data

Línea de trabajo

No files or tests are named. Start by locating the entry points for nested-model comparison and likelihood evaluation, then determine how an optional plausibility check should identify identical datasets and report a submodel with a better likelihood. Done means the option is documented and the non-convergence warning is covered by tests.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

Maybe I missed it, but I don't think it's implemented yet:
It would be nice (to have an option) to automatically check whether in case of nested models and identical datasets, the super-model has a likelihood at least as good as any submodel. If this is not the case, this is most likely due to non-converged optimizations, and should be communicated to the user.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
14
Forks
1
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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