convert CmdStan CSV output to R dump format input

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
cpp
Área
cli, documentation

Línea de trabajo

Comienza inspeccionando el comando bin/print existente y el manual de CmdStan. Traza cómo se representa la salida CSV de CmdStan, incluidas las cantidades generadas de tipo entero, y determina la interfaz de comandos para producir entradas de R dump. Se considera terminado cuando la conversión funciona para el ejemplo de Bernoulli y el manual documenta su uso para la simulación de datos ficticios y las comprobaciones predictivas posteriores.

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

Descripción

enhancement

Moved from https://github.com/stan-dev/stan/issues/544

In order to perform fake data simulation or posterior predictive checking, it would be nice to be able to convert the output of a Stan model from CSV format to the input for a Stan model in R dump format.

This should be structured as a command parallel to bin/print that does the conversion of an output CSV file. An alternative would be to have a model call argument that would produce R dump output.

The manual for CmdStan needs to be updated to show how to use this function. This will enable us to write a chapter in the manual on fake data and posterior predictive checks.

Be careful about type of the columns --- if there are integer generated quantities, the output can be integers.

For example, for the Bernoulli model in the introduction, a fake-data generator should look like:

data {
  int<lower=0> N;
  real<lower=0, upper=1> theta;
}
generated quantities {
  int<lower=0,upper=1> y[N];

  for (n in 1:N)
    y[n] <- bernoulli_rng(theta);
}

Related issues:

  • To run this, we need both the output of running the Bernoulli model and a value for N in order to provide input for this model
  • Doing proper posterior model generation will require empty parameters and model blocks, so update the parser so that this works (or link to a different issue); @betanalpha is working on a feature for this with a dummy sampler that can handle empty parameter vectors
Lenguaje dominante
C++
Estrellas
240
Forks
105
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

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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