Я использую пакет MNP для подгонки байесовских полиномиальных пробитных моделей к категориальным данным. Я часто получаю эту ошибку: TruncNorm: lower bound is greater than upper bound. Как я могу решить эту проблему?
Я чувствую, что это может быть проблемой конвергенции, поэтому я попробовал много разных подходов на этом фронте:
- более узкие приоры / меняющиеся приоры
- масштабирующие предикторы, отбрасывающие высококоррелированные предикторы
- начните с одного предиктора, затем увеличьте до
Но ни один из них не сработал. Что я заметил, так это то, что когда n.draws установлен на меньшее число, эта ошибка появляется реже. Вот пример использования набора данных Iris:
library(MNP)
data("iris")
iris$Species = as_factor(as.character(iris$Species))
res = mnp(Species ~ Sepal.Length,
data = iris,
n.draws = 10000, verbose = TRUE)
summary(res)
Модель возвращает ошибку TruncNorm при N = 10000, но завершится при меньших размерах N.