我有这个brms模型
library(brms)
library(dplyr)
x = rep( c(-20:20,-20:20), 5)
y = c(x[1:41]^2, (x[42:82]+5)^2)
group = c(rep("A",41), rep("B",41) )
data = data.frame( x= x, y = y , group = group)
f = brm(y~ gp(x, cov ="exp_quad") +(1|group), data = data, control = list( adapt_delta = .95) )
f
并且模型不合适。我收到此错误
Warning messages:
1: The model has not converged (some Rhats are > 1.1). Do not analyse the results!
We recommend running more iterations and/or setting stronger priors.
2: There were 1644 divergent transitions after warmup. Increasing adapt_delta above 0.95 may help.
See http://mc-stan.org/misc/warnings.html#divergent-transitions-after-warmup
知道如何让它适合吗？
答案 0 :(得分：1)
布莱恩很可能是正确的，您已经创建了一些没有任何差异的测试数据。例如，假设这是一个玩具数据集，并且您正在使用真实数据集，则需要遵循警告消息中的指示。我会尝试通过我在此处所做的更改来调用brm：
f = brm(y~ gp(x, cov ="exp_quad") + (1|group), data = data, control = list( adapt_delta = .99), iter = 6000)
adapt_delta始终是介于0和1之间的值，因此，如果收到警告消息，需要将其设置为大于0.99，则可以尝试使用0.999。您没有在调用中指定迭代次数，所以它使用默认值，我相信它是2000。我已将其增加了两倍。另外，如果您的计算机上有多个内核，则应在通话中设置cores = 4，以便每个链都可以在自己的内核上运行。