question - mismatch between SUG chapters
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- tex
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Empieza comparando las secciones enlazadas sobre estructuras de datos Sparse y sobre múltiples índices, incluidos sus ejemplos y afirmaciones sobre la vectorización. Comprueba la actualización multi-index de 2021 frente al capítulo sparse-ragged, que apenas ha cambiado. Se considera terminado cuando la relación se explique de forma coherente y ambos capítulos se actualicen si es necesario.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary:
question from Stan slack:
The section on Sparse data structures solves the problem of sparse data by converting the data to "long" format, and using a for-loop in the likelihood statement. It then goes on to state that using segment is better solving the related problem of ragged data structures, saying that "A full database type structure could be used, as in the sparse example, but this is inefficient, wasting space for unnecessary indices and not allowing vector-based density operations.". But, over in the section on multiple indexing, the example seems to be equivalent to the unvectorized Sparse data structure example. Am I missing something? Why can't we vectorize the likelihood for the sparse data example using multiple indexing?
Description:
Git blame shows that @bob-carpenter updated the multi-index chapter in 2021. sparse-ragged chapter is pretty much unchanged. should they both be updated?
- Lenguaje dominante
- TeX
- Estrellas
- 43
- Forks
- 133
- Merge medio
- 8 h 2 min
- PR fusionados (30 d)
- 3
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Sin 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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