Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

(loo_)(s)crps could ask for only one argument with predictions

Abierto
#223 5 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

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
r
Área
data

Línea de trabajo

Comienza en el punto de entrada crps y revisa la discusión de issue #221 junto con el comportamiento actual para argumentos de predicción separados. Compara las predicciones divididas y combinadas, centrándote en cómo afectan los pesos de importancia y el número de muestras al error de Monte Carlo. Se considera terminado cuando se haya investigado la interfaz propuesta de un argumento y su comportamiento esté respaldado por pruebas.

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

Descripción

I think it would make sense to ask the user for only one argument with predictions with at least two columns and split the predictions array. (Also in #221).

In my tests, if you just divide the predictions in two, the estimates are virtually the same:

(ps2 <- crps(ypred1[1:2000,], ypred1[2001:4000,], y = fit$y))

@avehtari said:

I think it would be clearer to have this discussed in a separate issue (and tag @LeeviLindgren). I don't expect there is much difference in the easy case, but if the variability of the importance weights is big then a) the importance weights are different for the two halves (while in the current implementation they are the same), b) the number of draws for the importance weighting is halved, which increases Monte Carlo error. It is possible that in practice a + b are not a problem, but this should be investigated more thoroughly.

Lenguaje dominante
R
Estrellas
157
Forks
38
Merge medio
4 d 16 h
PR fusionados (30 d)
2

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

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.

Más de stan-dev/loo

Todos los issues de stan-dev/loo

Issues similares

Más issues de R

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.