`TruncNorm：下限大于上限`MNP软件包中的错误

Question

我正在使用MNP软件包将贝叶斯多项式概率模型拟合到分类数据。我经常收到此错误：TruncNorm: lower bound is greater than upper bound。我该如何解决这个问题？

我的感觉是这可能是一个收敛问题，因此我在这方面尝试了许多不同的方法：

• 较窄的先验/更改先验
• 扩展预测变量，删除高度相关的预测变量
• 从一个预测变量开始，然后建立更多预测变量

但是这些都不起作用。我注意到的是，当n.draws设置为较小的数字时，出现此错误的频率降低。这是使用虹膜数据集的示例：

library(MNP)
data("iris")


iris$Species = as_factor(as.character(iris$Species))


res = mnp(Species ~ Sepal.Length, 
          data = iris,
          n.draws = 10000, verbose = TRUE)
summary(res)

模型在N = 10,000时返回TruncNorm错误，但将在较小的N处结束。