如何监控STAN中的局部变量？

Question

我目前正在尝试将一些JAGS模型移植到STAN.我得到一些奇怪的错误"stan :: prob :: exponential_log(N4stan5agrad3varE):随机变量是nan:0,但一定不能是nan!" 并调试那些我想知道一些本地参数的值.

在JAGS中,我可以为任何变量设置监视器.STAN仅监控参数.但是参数不能有分配(如果我理解正确的话).

那么如何监控中间变量呢？

我也粘贴了模型代码,以防有人看到我犯的愚蠢错误.但请注意,我知道相同的模型可以表示为双指数的CDF(具有两个速率).这是我计划的简化形式.

Model:

data {
    int y[11]; // 
    int reps[11];
    real soas[11]; 

}
parameters {
    real<lower=0.001,upper=0.200> v1;
    real<lower=0.001,upper=0.200> v2;

}


model {
    int dif[11,96];
    real cf[11];

    real p[11];

    real t1[11,96];
    real t2[11,96];

    for (i in 1:11){
        for (r in 1:reps[i]){     
            t1[i,r]  ~ exponential(v1);
            t2[i,r]  ~ exponential(v2);
            dif[i,r] <-  (t1[i,r]+soas[i]<=(t2[i,r]));

            }
        cf[i] <- sum(dif[i]);
        p[i]  <-cf[i]/reps[i];
        y[i] ~ binomial(reps[i],p[i]); 
    }

}

这是一些虚拟数据:

psy_dat = { 
         'soas' :  numpy.array(range(-100,101,20)),
            'y' :  [47, 46, 62, 50, 59, 47, 36, 13, 7, 2, 1],
         'reps' :  [48, 48, 64, 64, 92, 92, 92, 64, 64, 48, 48]
          }

Answer 1

在这种特殊情况下,问题是t1(并且t2就此而言)NaN在使用exponential可能性之前被初始化为并且没有改变为任何东西.我的猜测是,t1和t2需要在一个generated quantities块,如果你打算从他们的后验预测分布绘制它们.

要按照说明回答您的问题,您可以使用print()模型块中的语句来调试有问题的Stan程序.如果你真的想存储中间体,那么你需要transformed parameters在Stan程序的一个块中声明和定义它们.