Check for plausible likelihoods in case of nested models
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评估
调研方向
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.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 14
- 派生
- 1
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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