Closed felipegonzalez closed 7 months ago
Está excelente! Muy buena idea.
Si le pasamos inv_metric no podríamos probar también con menos iteraciones de calentamiento?
Esto serviría para estimar las 100 muestras que produjimos de cada estado? Son los mismos parámetros a estimar, pero distintos datos por completo
Está excelente! Muy buena idea.
Si le pasamos inv_metric no podríamos probar también con menos iteraciones de calentamiento?
Creo que sí, siempre y cuando sigamos corriendo todos los diagnósticos al final. Si la adaptación no es muy buena entonces creo que puede haber divergencia, rechazos y ESS bajo.
El modelo de diputados todavía está lento, así que creo que podríamos decidir qué intentar (@tereom @MichelleAnzarut @ammadrigal ), de fácil a difícil según yo:
Parte del warmup de Stan requiere afinar la métrica para las perturbaciones de la energía cinética:
En cmdstanr existe un parámetro inv_metric donde se puede pasar un guess inicial de esta matriz. Si dejamos el default que ya usamos adapt_engaged = TRUE, de todas formas afina esta matriz:
En el pdf de abajo hay tres experimentos:
Independientemente de otras mejoras, creo que no será necesario paralelizar los modelos nacionales (presidencial y diputados) para obtener estimaciones cada 10 minutos en ambos, en una sola computadora, si vamos utilizando como initial guess la métrica de la remesa previa:
using-inv-metric.pdf