summary for standalone GQ, VI, etc.
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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
- python
- Área
- data, developer-experience
Línea de trabajo
Empieza inspeccionando el método CmdStanMCMC.summary() existente y el helper de resumen de alto nivel; después, compara las salidas expuestas por CmdStanMCMC, CmdStanGQ y CmdStanVB. Determina cómo se extraen los draws y si se admite la aproximación de Laplace; el trabajo estará terminado cuando los resultados de muestreo admitidos sigan una ruta de resumen coherente y el comportamiento de Laplace haya quedado resuelto explícitamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
Any object returned by sampling should allow .summary() to be called on it to report mean, sd, MCMC SE, quantiles, and R-hat. This includes objects returned by
CmdStanMCMC: MCMC samplingCmndStanGQ: generated quantitiesCmdStanVB: variational inference- ???: Laplace approximation
Is Laplace approximation not supported yet in CmdStanPy? It will also return a sample of multiple draws and should also include a .summary() method.
Description
One way to do this would be to have each of these wrapper objects allow the actual draws to be extracted. Right now, there is a high-level "helper" function, where if mcmc_fit is a CmdStanMCMC object, I just call mcmc_fit.summary() directly. I would rather have this work by mcmc_fit.draws() pulling out a simple draws object on which the summary() operates. Then the other object would also support a .draws() extraction and then summary() would be a standalone function that applies to a draws object rather than to the whole output of a run (I don't know what else is in the CmdStanMCMC object---I only ever use the draws).
Current Version
1.1.0
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 198
- Forks
- 80
- Merge medio
- 6 d 5 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
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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