Stan错误将参数转换为int答案

【问题标题】：Stan error casting parameter to intStan错误将参数转换为int
【发布时间】：2016-03-10 22:01:24
【问题描述】：

我正在尝试使用 STAN 进行切换点分析。我有一个数据向量y，它有两个不同的高斯随机变量序列。目标是找到可能发生转变的时间的后验分布。我使用RStan 运行它，但错误在于STAN。

这是 STAN 代码；

data {
  int N;
  vector[N] y;
}
parameters {
  real mu1;
  real sigma1;
  real mu2;
  real sigma2;
  real<lower=0, upper=N> shift;
}
model {
  int i_shift <- round(shift);
  for(n1 in 1:i_shift)
    y[n1] ~ normal(mu1, sigma1);
  for(n2 in i_shift:N)
    y[n2] ~ normal(mu2, sigma2);
}

解析器（Rstudio 附带）给出以下错误；

SYNTAX ERROR, MESSAGE(S) FROM PARSER:


ERROR at line 13

 11:    }
 12:    model {
 13:      int i_shift <- round(shift);
                      ^
 14:      for(n1 in 1:i_shift)

PARSER EXPECTED: ";"
Error in stanc(model_code = paste(program, collapse = "\n"), model_name = model_cppname,  : 
  failed to parse Stan model due to the above error.

为什么它不能处理进行强制转换的变量赋值？ STAN 是否需要不同的模式来进行此类分析。我试图在parameters 中创建一个整数变量，但 STAN 似乎不支持随机整数变量，只有连续变量。

【问题讨论】：

标签： stan rstan

【解决方案1】：

根本原因是 Stan 不允许将实数值分配给整数。回想起来，我们可能根本不会包含 round()，因为它引入了不连续性，从而破坏了可微性，这是我们 HMC 以及优化和近似推理算法的基础。

【讨论】：

【解决方案2】：

Stan 程序中目前没有复合声明和定义（从 v2.9.0 开始）。

不过，修复语法问题并不能修复统计模型。我相信手册中有一个连续变化点模型可以满足您的要求，因此请查看那里的解决方案。

【讨论】：

在边缘化潜在离散参数的章节中只有一个离散变化点模型。