rstanarm之前的位置必须大于0

Question

我正在尝试使用分层收缩先验在rstanarm中拟合线性模型。但是，我得到了一个错误，指出之前的位置必须大于0。

Error: location > 0 is not TRUE

我有点惊讶，因为hs()之前没有位置参数。我尝试使用标准正态先验拟合相同的模型，得到相同的错误，这对我来说没有太大意义，因为0居中先验是默认选项。

我已经查看了github存储库中的stan_lm.R和stan_lm.fit.R文件，但我无法找到此错误的来源。

下面我包含了复制错误的代码，请注意，在这个例子中先验的选择可能不是很好，但这段代码的唯一目的是说明我得到的错误：

library(rstanarm)
library(tidyverse)
library(MASS)
nObs <- 400
x <- mvrnorm(n = nObs, mu = c(0, 0, 0),
             diag(c(0.5, 1, 2)))
y <- (x %*% c(0.3, 0.4, 0.5)) + rnorm(n = nObs, 0, 1)
fullData <- cbind(y, x) %>% as.data.frame

model0 <- stan_lm(y ~ -1 + x, data = fullData,
                  prior = normal(location = 0, scale = 1))
model1 <- stan_lm(y ~ -1 + x, data = fullData,
                  prior = hs(df = 1, global_df = 1, global_scale = 0.01,
                             slab_df = 4, slab_scale= 2.5))

Answer 1

尝试使用stan_glm来拟合您的正态线性模型。stan_lm函数要求在R^2上指定先验，而不是回归系数-因此该位置必须大于0。

有关更多详细信息，请参阅stan_lm中prior参数的文档。