paul-buerkner/brms

Only check required variables in post-processing methods

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#782 ouverte le 31 oct. 2019

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Description

Say we are modeling a distributional parameter, like the example in the vignette:

zinb <- read.csv("https://paul-buerkner.github.io/data/fish.csv")

fit_zinb2 <- brm(bf(count ~ persons + child + camper,
                       zi ~ child), 
                 data = zinb,
                 family = zero_inflated_poisson())

and we want to get a fitted value for the distributional parameter for a particular predictor value:

fitted(fit_zinb2,
       newdata = data.frame(child = 2),
       dpar = "zi")

we get the following error:

Error: The following variables are missing in 'data': 'persons', 'camper'

even though the model for zi does not include those variables, which are only in the model for the count response.

This is a very minor issue, but it would be ideal if the code checked the variables in the newdata dataframe against the model for the dpar.

Guide contributeur

Direction de recherche
Inspectez les méthodes de post traitement pour filtrer les variables requises en fonction du modèle de paramètre de distribution.
Stack technique
r
Domaine
backenddata
Type d'issue
Bug
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
2
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-3 heures
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
R
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
70