Check for plausible likelihoods in case of nested models
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
No files or tests are named. Start by locating the entry points for nested-model comparison and likelihood evaluation, then determine how an optional plausibility check should identify identical datasets and report a submodel with a better likelihood. Done means the option is documented and the non-convergence warning is covered by tests.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Maybe I missed it, but I don't think it's implemented yet:
It would be nice (to have an option) to automatically check whether in case of nested models and identical datasets, the super-model has a likelihood at least as good as any submodel. If this is not the case, this is most likely due to non-converged optimizations, and should be communicated to the user.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 14
- Fork
- 1
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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