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question - mismatch between SUG chapters

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
tex
Ambito
documentation

Direzione di ricerca

Inizia confrontando le sezioni collegate sulle strutture dati Sparse e sull'indicizzazione multipla, inclusi i relativi esempi e le affermazioni sulla vettorizzazione. Verifica l'aggiornamento multi-index del 2021 rispetto al capitolo sparse-ragged, rimasto in gran parte invariato. Il lavoro è completato quando la relazione è spiegata in modo coerente ed entrambi i capitoli sono aggiornati, se necessario.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

question
Summary:

question from Stan slack:

The section on Sparse data structures solves the problem of sparse data by converting the data to "long" format, and using a for-loop in the likelihood statement. It then goes on to state that using segment is better solving the related problem of ragged data structures, saying that "A full database type structure could be used, as in the sparse example, but this is inefficient, wasting space for unnecessary indices and not allowing vector-based density operations.". But, over in the section on multiple indexing, the example seems to be equivalent to the unvectorized Sparse data structure example. Am I missing something? Why can't we vectorize the likelihood for the sparse data example using multiple indexing?

Description:

Git blame shows that @bob-carpenter updated the multi-index chapter in 2021. sparse-ragged chapter is pretty much unchanged. should they both be updated?

Lingua principale
TeX
Stelle
43
Fork
133
Merge medio
11h 32m
PR unite (30g)
4

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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