Add prior_posterior_overlap() for quantifying prior-to-posterior learning
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- r
調査の方向性
まず、既存の mcmc_* 入力処理と、issue で参照されている MCMCvis の prior-to-posterior overlap の動作を確認します。行列、3D 配列、draws-object の入力、パラメータ選択、変換がどのように動作すべきかを定義します。指定された 0 から 1 の密度重複尺度を使用し、Parameter 列と Overlap 列を持つ prior_posterior_overlap() の結果が得られれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi @jgabry — as part of my GSoC proposal work on prior vs posterior comparison plots, I've been prototyping different visualizations and one thing that kept coming up during testing was the need for a simple numeric summary of how much the posterior has moved away from the prior.
MCMCvis has something like this (MCMCtrace with PPO_out = TRUE), but bayesplot doesn't have an equivalent. I think a standalone prior_posterior_overlap() function would be useful even outside the context of the plotting module — it gives users a quick per-parameter number (0 = completely disjoint, 1 = identical) to answer "did my data actually inform this parameter?"
The implementation would be straightforward:
- Accept
posteriorandpriordraws in the standard bayesplot formats (matrix, 3D array, draws objects) - Support
pars,regex_pars,transformationslike othermcmc_*functions - Return a data frame with
ParameterandOverlapcolumns - Overlap computed as the integral of
min(f_prior, f_posterior)over a shared density grid
Would it make sense for me to implement this as a PR? Happy to hear your thoughts on scope or naming.
- 主要言語
- R
- スター
- 443
- フォーク
- 93
- 平均マージ
- 15時間 46分
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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