Question

我目前正试图将一些JAGS模型移植到STAN。我得到了一些奇怪的错误＆＃34; stan :: prob :: exponential_log（N4stan5agrad3varE）：随机变量是nan：0，但一定不能是nan！＆＃34;并调试那些我想知道一些本地参数的值。

在JAGS中，我可以为任何变量设置监视器。 STAN仅监控参数。但是参数不能有分配（如果我理解正确的话）。

那么如何监控中间变量？

我还会粘贴模型代码，以防有人看到我犯的愚蠢错误。但请注意，我知道相同的模型可以表示为双指数的CDF（具有两个速率）。这是我计划的简化形式。

Model:

data {
    int y[11]; // 
    int reps[11];
    real soas[11]; 

}
parameters {
    real<lower=0.001,upper=0.200> v1;
    real<lower=0.001,upper=0.200> v2;

}


model {
    int dif[11,96];
    real cf[11];

    real p[11];

    real t1[11,96];
    real t2[11,96];

    for (i in 1:11){
        for (r in 1:reps[i]){     
            t1[i,r]  ~ exponential(v1);
            t2[i,r]  ~ exponential(v2);
            dif[i,r] <-  (t1[i,r]+soas[i]<=(t2[i,r]));

            }
        cf[i] <- sum(dif[i]);
        p[i]  <-cf[i]/reps[i];
        y[i] ~ binomial(reps[i],p[i]); 
    }

}

这是一些虚拟数据：

psy_dat = { 
         'soas' :  numpy.array(range(-100,101,20)),
            'y' :  [47, 46, 62, 50, 59, 47, 36, 13, 7, 2, 1],
         'reps' :  [48, 48, 64, 64, 92, 92, 92, 64, 64, 48, 48]
          }

Answer 1

在这种特殊情况下，问题是t1（以及此问题t2）初始化为NaN并且在您使用exponential之前未更改为任何内容可能性。我的猜测是t1和t2需要在generated quantities块中，如果您打算从后验预测分布中绘制它们。

要回答上述问题，您可以在模型块中使用print()语句来调试有问题的Stan程序。如果你真的想存储中间体，那么你需要在Stan程序的transformed parameters块中声明和定义它们。

如何监控STAN中的局部变量？

1 个答案: