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Relabelling helper function for working with factors in rstan

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
r
Área
tooling

Línea de trabajo

No se mencionan archivos ni pruebas del repositorio. Empieza revisando cómo rstantools gestiona los objetos de ajuste de rstan y los nombres de los parámetros, y después compara los ejemplos propuestos de delabel y relabel con las interfaces existentes. Para darlo por terminado sería necesario acordar el diseño de un helper de propósito general y la validación correspondiente, pero el issue no define criterios de aceptación.

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

Descripción

Summary:

When using factor variables (which are have attached meaningful level names), would it be useful/possible to have a function that relabels variables in the Stan fit object with the relevant factor levels?

Description:

When using categorical variables in stan you have to drop the level labels. This is fine and sensible, but with variables that have a number of levels, the output can be difficult to read. Would it be possible to write a helper function that relabels the numeric index with the relevant label for easier use? @jgabry thought it might be, but wasn't sure if it would be too complex to create something that was useful in the more general.

Reproducible Steps:

For example. With the 8 schools model the schools are coded as numbers. However, in real world data, they would often be recorded with meaningful names (here we use states).

schools_df <- data.frame(schools = state.name[1:8],
y = c(28,  8, -3,  7, -1,  1, 18, 12),
sigma = c(15, 10, 16, 11,  9, 11, 10, 18))
schools_df$schools = as.factor(schools_df$schools)

I am proposing a pair of functions that force the factors to numeric for use in rstan, and then relabels the relevant variables in the stan fit object. e.g. for the simple 8 schools case.

delabel <- function(x){
  return(as.numeric(x))
}

relabel <- function(x,stan_fit,variables){
   current_names <- names(stan_fit)
   match <- cbind(levels(x),levels(as.factor(as.numeric(x))))
   for (i in 1:length(variables)){
     loc_var <- grepl(paste0("^",variables[i]),current_names)
     for(j in 1:nrow(match)){
       current_names[loc_var] <- gsub(pattern = match[j,2], replacement = match[j,1],current_names[loc_var])
     }
   }
   names(stan_fit) <- current_names
   return(stan_fit)
}

The idea is that is would work something like this:

schools_dat <- list(J = 8, 
                    school = delabel(schools_df$schools),
                    y = schools_df$y,
                    sigma =schools_df$sigma)

library(rstan)

fit <- stan(file = '8schools.stan', data = schools_dat)

fit2 <- relabel(schools_df$schools,fit,c('theta','eta'))

colnames(as.matrix(fit2))
library(bayesplot)
mcmc_areas_ridges(as.matrix(fit2, pars = "theta"))
Lenguaje dominante
R
Estrellas
49
Forks
24
Merge medio
23 h 46 min
PR fusionados (30 d)
1

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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