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我正在 STAN 和 R 中尝试一个简单的 Gamma GLM，但它会立即崩溃

生成数据：

set.seed(1)
library(rstan)
N<-500 #sample size
dat<-data.frame(x1=runif(N,-1,1),x2=runif(N,-1,1))
#the model
X<-model.matrix(~.,dat)
K<-dim(X)[2] #number of regression params
#the regression slopes
betas<-runif(K,-1,1)
shape <- 10
#simulate gamma data
mus<-exp(X%*%betas)
y<-rgamma(500,shape=shape,rate=shape/mus)

这是我的 STAN 模型：

model_string <- "
data {
  int<lower=0> N; //the number of observations
  int<lower=0> K; //the number of columns in the model matrix
  matrix[N,K] X; //the model matrix
  vector[N] y; //the response
}
parameters {
  vector[K] betas; //the regression parameters
  real<lower=0, upper=1000> shape; //the shape parameter
}
model {  
  y ~ gamma(shape, (shape/exp(X * betas)));
}"

当我运行这个模型时，R 立即崩溃：

m <- stan(model_code = model_string, data = list(X=X, K=3, N=500, y=y), chains = 1, cores=1)

更新：我认为问题出在向量化的某个地方，因为我可以获得一个运行模型，其中我将 X 的每一列作为向量传递。

update2：这也有效

  for(i in 1:N)
    y[i] ~ gamma(shape, (shape / exp(X[i,] * betas)));
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原始代码的问题在于，目前在 Stan 中没有为标量除以向量定义运算符。在这种情况下， shape / exp(X * betas) 您可能能够做到 shape[1:N] ./ exp(X * betas) 或失败， (shape * ones_vector) ./ exp(X * betas)

于 2016-02-08T20:15:32.750 回答