"thin" argument affects diagnostics
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
Línea de trabajo
Ejecuta las dos reproducciones de model$sample con semillas idénticas y compara sus resultados de diagnostic_summary(). Rastrea cómo se gestiona thin entre el muestreo y los diagnósticos, y luego verifica que las transiciones divergentes, las transiciones de max_treedepth y EBFMI no cambien, salvo por el número de draws guardados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the bug
If I use the same seed (to ensure reproducibility) and do two model$fit() runs with identical arguments except that one has thin=4, I get fewer divergent transitions, fewer max_treedepth transitions, and worse EBFMI reported for the run that has thinning. (Probably an underlying Stan issue, not just cmdstanr)
To Reproduce
model <- cmdstanr::cmdstan_model(path_to_funnel_model)
fit1 <- model$sample(data=list(), seed=12345678, chains=1, iter_warmup=1000, iter_sampling=4000)
fit1$diagnostic_summary()
# ^^^ num_divergent = 4, num_max_treedepth = 2, ebfmi = 0.08203262
fit2 <- model$sample(data=list(), seed=12345678, chains=1, iter_warmup=1000, iter_sampling=4000, thin=4)
fit2$diagnostic_summary()
# ^^^ num_divergent = 0, num_max_treedepth = 1, ebfmi = 0.2993997
Expected behavior
Thinning should only affect the number of draws saved, not the diagnostics. A divergent transition is an indication of a possible problem whether or not you save it.
Operating system
Your operating system (e.g. mac os x 10.15, windows 10, etc.)
CmdStanR version number
Your CmdStanR version number (e.g. from packageVersion("cmdstanr")).
Additional context
cmdstanr version 0.6.0.9000
R version 4.2.2
macOS 13.4 (Ventura)
- Lenguaje dominante
- C++
- Estrellas
- 240
- Forks
- 105
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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