R-hat de varias cadenas

R-hat partido (split R-hat): cada cadena se parte en dos mitades y se compara la varianza entre las mitades con la varianza dentro de ellas. Cerca de 1 indica que todas las mitades muestrean la misma distribución.

Usage

dl_rhat(draws_list)

Arguments

draws_list

Lista de matrices de simulaciones (una por cadena, con las mismas filas y columnas).

Value

Vector con el R-hat de cada columna, con los nombres de las columnas.

Details

Con n simulaciones por mitad (la mitad de las de cada cadena; con un número impar, la última queda fuera), var_entre = n por la varianza de las medias de las mitades y var_dentro = el promedio de sus varianzas: R-hat = sqrt(((n - 1) / n * var_dentro + var_entre / n) / var_dentro) (Gelman et al., Bayesian Data Analysis, 3.a ed., cap. 11). Con menos de 4 simulaciones por cadena las mitades no tienen varianza y el resultado es NA.

See also

dl_ess(); dl_ajustar() guarda el R-hat de cada parámetro en mcmc y dl_exportar_corrida() exige R-hat < 1.01.

Diagnóstico: dl_ess(), dl_etiquetas(), dl_sensibilidad(), dl_validar_ancla()

Examples

set.seed(1)
cadenas <- replicate(4, matrix(rnorm(2000), ncol = 2, dimnames = list(NULL, c("a", "b"))),
                     simplify = FALSE)
dl_rhat(cadenas)
#>         a         b 
#> 0.9993751 0.9998563