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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
考虑以下数据框:
set.seed(5678)
sub_df<- data.frame(clustersize= rep(1, 4),
lepsp= c("A", "B", "C", "D"),
dens= round(runif(4, c(0, 1)), 3),
db= sample(1:10, 4, replace=TRUE))
假设我想运行以下贝叶斯线性模型,它返回
samples
, 一个
mc.array
目的:
library("rjags")
library("coda")
dataForJags <- list(dens=sub_df$dens, db=sub_df$db, N=length(sub_df$dens))
model<-"model{
for(i in 1:N){
dens[i] ~ dnorm(mu[i], tau)
# identity
mu[i] <- int + beta1*db[i]
}
tau ~ dgamma(0.1,0.1)
int ~ dnorm(0, 0.001)
beta1 ~ dnorm(0, 0.001)
}"
##compile
mod1 <- jags.model(textConnection(model),data= dataForJags,n.chains=2)
##samples returns a list of mcarray objects
samples<-jags.samples(model= mod1,variable.names=c("beta1",
"int","mu","tau"),n.iter=100000)
鉴于
samples$beta1[,,]
表示来自 jags 模型参数的后验分布的随机样本,然后总结一下,我的下一步是计算后验分布的均值和 95% 可信区间。所以我会使用:
coeff_output<- round(quantile(samples$beta1[,,],probs=c(0.5,0.025,0.975)),3)
现在,假设我的实际数据框有多个级别
clustersize
.
set.seed(5672)
df<- data.frame(clustersize= c(rep(1, 4), rep(2,4), rep(3, 3)),
lepsp= c("A", "B", "C", "D", "B", "C", "D", "E", "A", "D", "F"),
dens= round(runif(11, c(0, 1)), 3),
db= sample(1:10, 11, replace=TRUE))
我将如何为
clustersize
的每个级别运行此模型?单独并使用
forloop
将输出编译为单个结果数据帧或
apply
功能?对于
clustersize
的每个级别, 结果
mc.array
对象
samples
应该输出到
result_list
和
coeff_output
应该输出到数据框
result_coeff
.
clustersize
的输出分别生成预期结果列表和数据框。
#clustersize==1
sub_df1<- data.frame(clustersize= rep(1, 4),
lepsp= c("A", "B", "C", "D"),
dens= round(runif(4, c(0, 1)), 3),
db= sample(1:10, 4, replace=TRUE))
dataForJags <- list(dens=sub_df$dens, db=sub_df$db, N=length(sub_df$dens))
model<-"model{
for(i in 1:N){
dens[i] ~ dnorm(mu[i], tau)
mu[i] <- int + beta1*db[i]
}
tau ~ dgamma(0.1,0.1)
int ~ dnorm(0, 0.001)
beta1 ~ dnorm(0, 0.001)
}"
mod1 <- jags.model(textConnection(model),data= dataForJags,n.chains=2)
samples1<-jags.samples(model= mod1,variable.names=c("beta1",
"int","mu","tau"),n.iter=100000)
coeff_output1<-
data.frame(as.list(round(quantile(samples1$beta1[,,],probs=c(0.5,0.025,0.975)),3)))
#clustersize==2
sub_df2<- data.frame(clustersize= rep(2,4),
lepsp= c( "B", "C", "D", "E"),
dens= round(runif(4, c(0, 1)), 3),
db= sample(1:10, 4, replace=TRUE))
dataForJags <- list(dens=sub_df$dens, db=sub_df$db, N=length(sub_df$dens))
model<-"model{
for(i in 1:N){
dens[i] ~ dnorm(mu[i], tau)
mu[i] <- int + beta1*db[i]
}
tau ~ dgamma(0.1,0.1)
int ~ dnorm(0, 0.001)
beta1 ~ dnorm(0, 0.001)
}"
mod1 <- jags.model(textConnection(model),data= dataForJags,n.chains=2)
samples2<-jags.samples(model= mod1,variable.names=c("beta1",
"int","mu","tau"),n.iter=100000)
coeff_output2<-
data.frame(as.list(round(quantile(samples2$beta1[,,],probs=c(0.5,0.025,0.975)),3)))
#clustersize==3
sub_df3<- data.frame(clustersize= rep(3, 3),
lepsp= c("A", "D", "F"),
dens= round(runif(3, c(0, 1)), 3),
db= sample(1:10, 3, replace=TRUE))
dataForJags <- list(dens=sub_df$dens, db=sub_df$db, N=length(sub_df$dens))
model<-"model{
for(i in 1:N){
dens[i] ~ dnorm(mu[i], tau)
mu[i] <- int + beta1*db[i]
}
tau ~ dgamma(0.1,0.1)
int ~ dnorm(0, 0.001)
beta1 ~ dnorm(0, 0.001)
}"
mod1 <- jags.model(textConnection(model),data= dataForJags,n.chains=2)
samples3<-jags.samples(model= mod1,variable.names=c("beta1",
"int","mu","tau"),n.iter=100000)
coeff_output3<-
data.frame(as.list(round(quantile(samples3$beta1[,,],probs=c(0.5,0.025,0.975)),3)))
期望的最终输出:
result_list<- list(samples1, samples2, samples3)
result_coeff<-rbind(coeff_output1, coeff_output2, coeff_output3)
这是实际数据框的链接。该解决方案应该能够处理集群大小高达 600 的大型数据帧。
download.file("https://drive.google.com/file/d/1ZYIQtb_QHbYsInDGkta-5P2EJrFRDf22/view?usp=sharing",temp)
最佳答案
这里有几个问题需要考虑,这些问题是由您尝试做的事情的规模引起的。您正在创建超过 550 个不同的 jags.sample
每个对象都有 100000 次迭代,然后尝试将它们全部存储在一个列表中。在大多数机器上,这会导致内存问题:输出太大了。
我们至少有两种方法可以解决这个问题:
numeric
,即使它们只需要是整数。
numeric
类型占用 8 个字节,而
integer
type 只占用 4 个字节。如果我们将这两列强制为
integer
类型,我们实际上可以将下一步数据帧列表的内存大小减少大约 30%。
library("tidyverse")
#### Load Raw Data ####
df <- read_csv("example.csv") %>%
select(-1) %>%
mutate(clustersize = as.integer(clustersize),
db = as.integer(db))
初始 JAGS 调整
niter
= 100000 非常高。您还应该使用
n.burn
指定老化期。 , 使用
n.adapt
的适应期,以及使用
thin
的细化参数.细化参数在这里特别重要——这直接减少了我们从每个链中节省的迭代次数。细化参数为 50 意味着我们只保存每 50 个结果。
tidybayes
包裹。这提供了一个干净的输出,并允许我们巧妙地将所有系数汇总行绑定(bind)到单个数据帧中。请注意,我们使用
coda.samples()
而不是
jags.samples()
,因为这提供了一个更通用的 MCMC 对象,我们可以将其传递给
spread_draws()
.我们还使用
dplyr::group_split()
这比
split()
的计算效率略高.
library("rjags")
library("coda")
library("tidybayes")
set.seed(5672)
result <- df %>% group_split(clustersize) %>% map(~{
dataForJags <- list(dens=.x$dens, db=.x$db, N=length(.x$dens))
# Declare model structure
mod1 <- jags.model(textConnection(model),
data=dataForJags,
n.chains=2)
# samples returns a list of mcmc objects
samples<-coda.samples(model=mod1,
variable.names=c("beta1","int","mu","tau"),
n.burn=10000,
n.adapt=5000,
n.iter=25000,
thin=50
)
# Extract individual draws
samp <- spread_draws(samples, beta1)
# Summarize 95% credible intervals
coeff_output <- spread_draws(samples, beta1) %>%
median_qi(beta1)
list(samples = samp, coeff_output = coeff_output)
}) %>% transpose()
# List of sample objects
result$samples
# Dataframe of coefficient estimates and 95% credible intervals
result_coeff <- bind_rows(result$coeff_output, .id = "clustersize")
关于r - 对各种迭代应用贝叶斯模型 (JAGS),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62648243/
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