如何解决使用 Stan
下面给出了我用 stan 编写的分层模型,
data {
int<lower=0> N;
int<lower=0> K;
matrix[N,K] y;
matrix[N,K] X;
}
parameters {
matrix[K,K] lambda_hat;
matrix[K,K] sigma_0;
matrix[K,K] L;
}
transformed parameters {
matrix[K,N] mu;
vector[4] v;
for (i in 1:K)
v[i]=1;
for (i in 1:N)
mu[,i]=lambda_hat*X[i,]';
}
model {
sigma_0~ inv_wishart(K,diag_matrix(v));
lambda_hat~ wishart(K,diag_matrix(v));
for (t in 1:N)
y[t,]'~ multi_normal(y[(t-1),]'+mu[,t],sigma_0);
}
然后我运行了下面的代码,
rt = stan(file = "mystancode.stan",data = dataList,iter=2000,warmup=1500,chains = 4,thin=25)
**链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 -1.61381。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 -16.0546。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 11.1906。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 -1.29482。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 -1.612。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 0.623838。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 0.701463。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 0.904612。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 -1.10447。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 0.706109。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 3.27242。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 40.5057。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 -1.54971。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1:拒绝初始值: 链 1:评估初始值的对数概率时出错。 链 1:例外:inv_wishart_lpdf:随机变量的 LDLT_Factor 不是正定的。最后一个条件方差是 0.638855。 (在第 26 行的“modeld4ca7d2dbf_mystancode”中)
链 1: 链 1: (-2,2) 之间的初始化在 100 次尝试后失败。 链 1:尝试指定初始值、缩小约束值的范围或重新参数化模型。 **
请帮我建议代码有什么问题?是否有任何先验方差协方差矩阵可以帮助我解决上述问题?
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