Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

discuss pinning parameters in workflow in User's Guide

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#942 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
55/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
tex
Lĩnh vực
documentation

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách xác định phần liên quan trong Stan User's Guide và xem lại yêu cầu blog được liên kết cùng ví dụ về mô hình phân cấp. Bổ sung phần thảo luận về việc cố định các tham số trong quá trình phát triển, bao gồm mô hình quy mô cố định và cách tiếp cận generated quantities được trình bày ở đây. Công việc được xem là hoàn tất khi workflow và cách sử dụng nó để cung cấp thông tin cho các hyperprior được giải thích rõ ràng trong hướng dẫn.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

This is a request from "Somebody" on @andrewgelman's blog:

https://statmodeling.stat.columbia.edu/2026/05/04/expanding-the-stan-users-guide/#comment-2414300.

I'll summarize the first request here.

We should discuss the process of pinning parameters when doing development. This can make the models much faster to fit and also give us some hints at relevant hyper priors. For example, suppose we have a hierarchical model

data {
  int<lower=0> N;
}
parameters {
  vector[N] alpha;
  real<lower=0> sigma;
}
model {
  alpha ~ normal(0, sigma);
  sigma ~ ???
}

This is going to try to fit alpha and sigma and create a pure funnel posterior which has varying geometry and is not log concave.

We can replace this with a model with a fixed value, say sigma = 1.7. But this requires a new Stan model:

data {
  int<lower=0> N;
}
parameters {
  vector[N] alpha;
}
model {
  alpha ~ normal(0, 1.7);
}

If we fit this second model, we will get a posterior distribution over alpha. I have added a generated quantities block that shows how we can recover the actual scale of the parameter variation per draw, and hence get a posterior over it which can help inform our hyper prior on sigma.

generated quantities {
  real<lower=0> sigma_alpha = sd(alpha);
}
Ngôn ngữ chính
TeX
Star
43
Fork
133
Merge trung bình
11 giờ 32 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
4

Chuẩn bị môi trường

Chúng tôi chưa kiểm tra các tệp thiết lập môi trường của dự án này. Hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của stan-dev/docs

Tất cả issue của stan-dev/docs

Issue tương tự

Thêm issue về Documentation

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.