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MCMC
Comment redémarrer un MCMC. Et définir son propre sampler avec Nimble
Exemples intéressants sous Nimble
Débloquer un paramètre coincé avec Nimble.
Une interprétation des Pareto k values dans le calcul des LOO
Les N-mixtures en stan
Super présentation pour mieux comprendre l'implémentation des modèles hiérarchiques avec rstanarm
Intéressant.
tidybayes. Je vais creuser cette histoire de brms, tout le monde en parle en ce moment.
Super site illustrant le principe de différents algos utilisés pour le MCMC.
Je découvre. J'adopte
C'est mon problème. Moralité : réduire la curvature et standardiser les prédicteurs.
Récupérer les élements d'un objet stanfit. Notamment les éléments "sous le capot", genre la profondeur de l'arbre ou la taille des pas. treedepth et stepsize.
«All that stuff about running a million iterations and thinning by 10k is irrelevant for Stan/HMC, don’t do that.»
Sur la convergence, je suis assez surpris : ils notent "In practice we have found that requiring Rhat < 1.1 is a good default requirement for each parameter." Or, les chaînes n'ont pas vraiment une bonne tête avec Rhat à 1.1... En outre, ils notent " A good check for such issues is the number of effective samples per iteration -- if N_eff / N < 0.001 then you should be suspect of the effective sample size calculation." J'ai 1500 itérations et j'ai des N_eff de 135 pour mon paramètre le plus merdique. J'aime pas la tête des traces MCMC, mais cette recommandation tendrait à indiquer que je suis peut-être trop puriste sur ce coup-là. Je vais essayer de creuser cette question...
Tuto intéressant pour STAN.
À voir, ça a l'air vachement bien.
Les exemples de Kéry et Royle traduits en Nimble
À creuser, le package semble sympa.
Greta pour le MCMC. Ça semble génial...
Package intéressant pour manipuler des résultats de MCMCglmm, disponibles sur github : postMCMCglmm.