mod1 <- stan_surv(formula = Surv(recyrs, status) ~ group,data= bcancer,chains = CHAINS,cores= CORES,seed= SEED,iter= ITER)
时间: 2024-06-05 20:11:24 浏览: 19
这是一个使用 R 语言中的 Stan 进行生存分析的代码示例。具体来说,它使用了 `stan_surv` 函数来拟合一个生存模型,其中 `formula` 参数指定了生存时间和事件的变量,`data` 参数指定了数据集,`chains` 参数指定了 MCMC 链的数量,`cores` 参数指定了使用的 CPU 核心数量,`seed` 参数指定了随机数生成器的种子,`iter` 参数指定了模拟的迭代次数。在此基础上,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
相关问题
model_list <- prophet(WHO_data_list, growth = "logistic", changepoints = None, n_changepoints = 25, changepoint_range = 0.8, yearly_seasonality = T, weekly_seasonality = F, daily_seasonality = F, holidays= None, seasonality_mode = 'multiplicative', seasonality_prior_scale = 10.0, holidays_prior_scale = 10.0, changepoint_prior_scale = 0.05, mcmc_samples = 0, interval_width = 0.95, uncertainty_samples = 1000, stan_backend = None)
这是一个使用 Prophet 模型对 WHO_data_list 进行时间序列预测的代码。在该模型中,使用了逻辑增长模型(growth = "logistic"),没有设置特殊的变化点(changepoints = None),设置了25个变化点(n_changepoints = 25),变化点范围为80%(changepoint_range = 0.8),启用了年度季节性(yearly_seasonality = T),未启用周季节性和日季节性(weekly_seasonality = F, daily_seasonality = F),没有添加节假日信息(holidays= None),季节性模式为乘法模式(seasonality_mode = 'multiplicative'),季节性先验比例为10.0(seasonality_prior_scale = 10.0),节假日先验比例为10.0(holidays_prior_scale = 10.0),变化点先验比例为0.05(changepoint_prior_scale = 0.05),采样次数为0(mcmc_samples = 0),置信区间为95%(interval_width = 0.95),不确定性采样次数为1000(uncertainty_samples = 1000),后端使用默认值(stan_backend = None)。
bprophet中的stan_backend怎样设置参数
在 `prophet` 中,可以使用 `stan_backend` 参数设置 `pystan` 中的参数。具体来说,你可以使用以下代码将 `stan_backend` 参数传递给 `pystan`:
``` python
from fbprophet import Prophet
prophet_model = Prophet(
# 设置其它Prophet参数
stan_backend='pystan' # 或 'cmdstanpy'
# 设置pystan参数
)
prophet_model.stan_backend.logger.setLevel("INFO") # 设置日志级别
prophet_model.stan_backend.sampler_args = {
"adapt_delta": 0.8,
"max_treedepth": 10
} # 设置采样器参数
```
在上面的代码中,`stan_backend` 参数可以设置为 `'pystan'` 或 `'cmdstanpy'`,分别对应使用 `pystan` 或 `cmdstanpy` 作为后端。可以使用 `stan_backend.logger.setLevel()` 设置日志级别,使用 `stan_backend.sampler_args` 设置采样器参数。在 `sampler_args` 中,你可以设置一些常用参数,例如 `adapt_delta` 和 `max_treedepth`。这些参数将影响模型的收敛速度和精度,具体取值需要根据数据集的特点进行调整。
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