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Averaging predictive distributions

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
r

Línea de trabajo

Comienza revisando el issue relacionado #82 y la asignación propuesta de aproximadamente S*weight_k extracciones de cada distribución predictiva posterior. Después, examina la viñeta de loo y los puntos de integración de rstanarm y brms; el trabajo estará terminado cuando se recomiende y demuestre un método con rstan y loo, y se automatice en ambas integraciones.

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

Descripción

feature

This is related to #82 but should be it’s own issue.

Currently we rely on users to use the model weights to create the appropriate mixture of predictive distributions. We should recommend (and demonstrate in a vignette with rstan and loo, and automate in rstanarm and brms) a method for doing this.

There are various options for doing it.
Today @avehtari and I discussed this and we are leaning towards the approach of taking (approx) S*weight_k draws from each posterior predictive distribution, where there are K models and S is the desired sample size. This is better when weights are small than sampling from each posterior predictive distribution with probability weight_k, and easier to implement than a stratified version (maybe an option at some point?).

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.

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