Stan 2.27のarray型をつかってみた

Release of CmdStan 2.27.0にて、Stan 2.27.0の新機能が解説されています。あらたに追加された（実は前のバージョンでひっそりと導入されていたそうですが）arrayによる配列宣言をためしてみました。

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Stan: Reduce Sum をつかった N-mixture model (2) bivariate Poisson 版

Reduce Sum をつかった N-mixture modelですが、繰り返し測定が2回なら、bivariate Poisson分布でさらに高速化できます。

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Stan: Reduce Sum をつかった N-mixture model

きのうのコードは まちがっていたので、ちゃんと うごくようになおしました。

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Stan: Reduce Sum でなぜか結果がかわる

N-mixtureモデルをStanであてはめるのに個体数ごとの尤度を足し上げる場合、Reduce Sumをつかってマルチスレッドにすると高速化できるのではないかと、やってみました。しかし、マルチスレッドを有効にするとなぜか結果がかわってしまいました。

【2020-10-25 07:43 JST 追記】 一晩ねて落ち着いて考えてみると、log_sum_expでたすべきところを、そのままたしてしまうことになるので、結果がかわるのは当然でした。

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[Stan] 隠れマルコフモデルのテスト2

遷移確率と出力確率を推定してみます。

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[Stan] 隠れマルコフモデルのテスト1

CmdStan 2.24に隠れマルコフモデルが くみこまれたということでテストです。

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[Stan] beta_proportion 分布

Stanにbeta_proportionという分布がはいっていたのでした。平均をつかってベータ分布のあてはめができます。

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MacBook Pro (AMD Radeon Pro 560X Metal) + PlaidML + Keras

MacBook Pro (15-inch, 2018) で、PythonとKerasによるディープラーニング5章の5.2 - Using convnets with small datasetsの実行ができました。

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[Stan] Modeling wiggly covariate relationships (AHM 10.14)

Applied Hierarchical Modeling in Ecology 10.14節の「曲がりくねった共変量関係のサイト占有モデル」をStanに移植しました。

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[Stan] ゼロ過剰2項分布で事後予測チェック

ゼロ過剰2項分布へのあてはめ結果に事後予測チェックを適用した例と、むりやり通常の2項分布をあてはめた場合との比較です。

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