convert CmdStan CSV output to R dump format input

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
35/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
cpp
Domínio
cli, documentation

Direção de pesquisa

Comece inspecionando o comando bin/print existente e o manual do CmdStan. Rastreie como a saída CSV do CmdStan é representada, incluindo as quantidades geradas do tipo inteiro, e determine a interface de comando para produzir entradas em R dump. O trabalho estará concluído quando a conversão funcionar para o exemplo de Bernoulli e o manual documentar seu uso para simulação de dados falsos e verificações preditivas posteriores.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

enhancement

Moved from https://github.com/stan-dev/stan/issues/544

In order to perform fake data simulation or posterior predictive checking, it would be nice to be able to convert the output of a Stan model from CSV format to the input for a Stan model in R dump format.

This should be structured as a command parallel to bin/print that does the conversion of an output CSV file. An alternative would be to have a model call argument that would produce R dump output.

The manual for CmdStan needs to be updated to show how to use this function. This will enable us to write a chapter in the manual on fake data and posterior predictive checks.

Be careful about type of the columns --- if there are integer generated quantities, the output can be integers.

For example, for the Bernoulli model in the introduction, a fake-data generator should look like:

data {
  int<lower=0> N;
  real<lower=0, upper=1> theta;
}
generated quantities {
  int<lower=0,upper=1> y[N];

  for (n in 1:N)
    y[n] <- bernoulli_rng(theta);
}

Related issues:

  • To run this, we need both the output of running the Bernoulli model and a value for N in order to provide input for this model
  • Doing proper posterior model generation will require empty parameters and model blocks, so update the parser so that this works (or link to a different issue); @betanalpha is working on a feature for this with a dummy sampler that can handle empty parameter vectors
Linguagem predominante
C++
Estrelas
240
Forks
105
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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