我正在构建一个标准的线性回归模型,我希望包含generated quantities块,并希望使用dot_self()函数。问题是我拿不到模拟样品。错误是:Stan model 'LinearRegression' does not contain samples.。我认为函数dot_self()没有被识别为一个函数。我在这里展示了stan代码和R代码。提前谢谢。
注意:我确信输入的数据是正确的,因为没有generated quantities块的模型工作得很好。
标准代码:
data {
int<lower=1> N;
int<lower=1> K;
matrix[N, K] X;
vector[N] y;
}
parameters {
vector[K] beta;
real<lower=0> sigma;
}
model{
vector[N] mu;
mu = X * beta;
beta ~ normal(0, 10);
sigma ~ cauchy(0, 5);
y ~ normal(mu, sigma);
}
generated quantities {
real rss;
real totalss;
real<lower=0, upper=1> R2;
vector[N] mu;
mu=X * beta;
rss=dot_self(y-mu);
totalss=dot_self(y-mean(y));
R2=1 - rss/totalss;
}R运行Stan模型的代码:
library(rstan)
library(coda)
library(ggplot2)
rstan_options(auto_write=T)
options(mc.cores=parallel::detectCores())
dat=list(N=N, K=ncol(X), y=y, X=X)
fit3 = stan(file = "C:.... LinearRegression.stan", data = dat, iter = 100,chains = 4)
print(fit3, digits=3, prob=c(.025,.5,.975))发布于 2021-01-23 04:56:45
该错误是由于R2上的界限造成的。我认为没有必要对生成的数量施加限制。
这里我使用了模拟的x和y:
X = matrix(runif(N*K), N, K)
y = rowSums(X)删除边界后的结果为:

https://stackoverflow.com/questions/64346001
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