全部，
我正在使用rjags进行贝叶斯建模。但是，当观察次数大于1000时。图形尺寸太大。
更具体地说，我正在进行贝叶斯排名问题。传统上，一个观察意味着一个X [i，1：N] -Y [i]对，其中X [i，1：N]表示第i个项目由N尺寸预测值向量表示，并且Y [i ]是一个回应。目标是最小化预测值的逐点误差，例如，最小平方误差。
排名问题不同。由于我们更关心顺序，我们使用成对的1-0指标来表示Y [i]和Y [j]之间的顺序，例如，当Y [i]> Y [j]，I（ I，J）= 1;否则我（i，j）= 0。我们将这个1-0指标视为观察。因此，假设我们有K项：Y [1：K]，指标数为0.5 * K *（K-1）。因此，当K从500增加到5000时，观察的数量非常大，即从500 ^ 2到5000 ^ 2。 rjags模型的garph尺寸也很大，例如图形尺寸＆gt; 500,000。对数后验将非常小。
完成培训需要很长时间。我认为消耗的时间大于40小时。我进行进一步的实验是不切实际的。因此，你有任何想法加快rjags。我听说RStan比Rjags快。有没有类似经历的人？