"thin" argument affects diagnostics
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评估
调研方向
使用相同的 seed 运行两次 model$sample 重现，并比较它们的 diagnostic_summary() 结果。追踪 thin 在采样和诊断之间的处理方式，然后验证除了保存的 draw 数量之外，发散转移、max_treedepth 转移和 EBFMI 均未发生变化。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Describe the bug
If I use the same seed (to ensure reproducibility) and do two model$fit() runs with identical arguments except that one has thin=4, I get fewer divergent transitions, fewer max_treedepth transitions, and worse EBFMI reported for the run that has thinning. (Probably an underlying Stan issue, not just cmdstanr)
To Reproduce
model <- cmdstanr::cmdstan_model(path_to_funnel_model)
fit1 <- model$sample(data=list(), seed=12345678, chains=1, iter_warmup=1000, iter_sampling=4000)
fit1$diagnostic_summary()
# ^^^ num_divergent = 4, num_max_treedepth = 2, ebfmi = 0.08203262
fit2 <- model$sample(data=list(), seed=12345678, chains=1, iter_warmup=1000, iter_sampling=4000, thin=4)
fit2$diagnostic_summary()
# ^^^ num_divergent = 0, num_max_treedepth = 1, ebfmi = 0.2993997
Expected behavior
Thinning should only affect the number of draws saved, not the diagnostics. A divergent transition is an indication of a possible problem whether or not you save it.
Operating system
Your operating system (e.g. mac os x 10.15, windows 10, etc.)
CmdStanR version number
Your CmdStanR version number (e.g. from packageVersion("cmdstanr")).
Additional context
cmdstanr version 0.6.0.9000
R version 4.2.2
macOS 13.4 (Ventura)
- 主要语言
- C++
- 星标
- 240
- 派生
- 105
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
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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