[備忘録]glmmstanとbrmsでwaicの比較

本記事では「glmmstanとbrmsでwaicの比較」についてサクッと解説しています。

[備忘録]glmmstanとbrmsでwaicの比較

glmmstanとbrmsで研究データを解析しています。

waicを比較する方法を調べたので、忘れないうちにメモです。

以下すべて太字がwaicの比較に必要なコードです。

間違っていたり、もっと良いやり方があったら、ぜひご指摘ください。

glmmstanでwaicの比較

glmmstanでwaicの比較は、どうしたらよいかわからなかったので、ちょっと調べたら以下のように記述すると出力できました。

looパッケージを呼び出して比較しています。

library(glmmstan)
library(loo)

fit0 <- Pglmmstan(a ~ b + (1|d), data = dat, chains = 4, tier = 5000, family = “gaussian”)

fit1 <- Pglmmstan(a ~ b + c + (1|d), data = dat, chains = 4, tier = 5000, family = “gaussian”)

log_lik1 <- extract_log_lik(fit0)
waic1 <- waic(log_lik1)
print(waic1)
log_lik2 <- extract_log_lik(fit1)
waic2 <- waic(log_lik2)
print(waic2)
compare(waic1, waic2)

結果は、以下のようにelpd_waicの差で示されます。

> log_lik1 <- extract_log_lik(fit0)
> waic1 <- waic(log_lik1)
> print(waic1)
Computed from 10000 by 86 log-likelihood matrix

Estimate SE
elpd_waic -158.5 3.6
p_waic 4.8 0.5
waic 317.0 7.3
> log_lik2 <- extract_log_lik(fit1)
> waic2 <- waic(log_lik2)
> print(waic2)
Computed from 10000 by 86 log-likelihood matrix

Estimate SE
elpd_waic -139.4 4.4
p_waic 53.8 3.4
waic 278.9 8.8
> compare(waic1, waic2)elpd_diff se weight1 weight2 
 19.1 2.0 0.0 1.0

ちなみにglmmstanの並列化は、Pglmmstanと書くだけでOKです。

brmsでwaicの比較

brmsはパッケージに書いてある通り、以下のように記述するとwaicの比較ができます。

library(brms)

rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())

fit0 <- brm(a ~ b + (1|d), data = dat, n.chains = 4, n.iter = 2000, n.warmup = 1000, n.cluster = 2, family = “gaussian”)

fit1 <- brm(a ~ b + c+ (1|d), data = dat, n.chains = 4, n.iter = 2000, n.warmup = 1000, n.cluster = 2, family = “gaussian”)

WAIC(fit0)
WAIC(fit1)
WAIC(fit0,fit1)

結果は、以下のようにwaicの差で示されます。

> WAIC(fit0)
 WAIC SE
 316.48 7.3
> WAIC(fit1) WAIC SE
 301.9 8.91
> WAIC(fit0,fit1) WAIC SE Weights
fit0 316.48 7.30 0
fit1 301.90 8.91 1
fit0 - fit1 14.57 3.89

ちなみに、library(brms)の直下にある以下のコードは、並列化するために書いています。

rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())

その他、参考になる資料は以下です。

brmsパッケージ