[edit: escaped code]
hi all
please guide me
i have encountered this error
write("// Stan model for simple linear regression
+
+ data {
+ int < lower = 1 > N; // Sample size
+ vector[N] x; // Predictor
+ vector[N] y; // Outcome
+ }
+
+ parameters {
+ real alpha; // Intercept
+ real beta; // Slope (regression coefficients)
+ real < lower = 0 > sigma; // Error SD
+ }
+
+ model {
+ y ~ normal(x * beta + alpha, sigma);
+ }
+
+ generated quantities {
+ real y_rep[N];
+
+ for (n in 1:N) {
+ y_rep[n] = normal_rng(x[n] * beta + alpha, sigma);
+ }
+
+ }",
+
+ "stan_model2_GQ.stan")
> stan_model2_GQ <- "scripts/users/imyerssmith/CC-Stan-Part-1/stan_model2_GQ.stan"
> fit3 <- stan("stan_model2_GQ.stan", data = stan_data, iter = 1000, chains = 4, cores = 2, thin = 1)
> fit3
Inference for Stan model: stan_model2_GQ.
4 chains, each with iter=1000; warmup=500; thin=1;
post-warmup draws per chain=500, total post-warmup draws=2000.
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat
alpha 2.85 0.00 0.11 2.64 2.77 2.84 2.92 3.07 765 1.00
beta 0.04 0.00 0.05 -0.06 0.00 0.04 0.07 0.13 764 1.00
sigma 1.41 0.00 0.03 1.35 1.39 1.41 1.43 1.47 1052 1.00
y_rep[1] 2.90 0.03 1.44 0.02 1.89 2.90 3.87 5.78 1855 1.00
y_rep[2] 2.90 0.03 1.42 0.18 1.95 2.94 3.84 5.62 1942 1.00
y_rep[3] 2.84 0.03 1.45 0.04 1.85 2.82 3.84 5.63 1903 1.00
y_rep[4] 2.93 0.03 1.37 0.07 2.07 2.93 3.84 5.57 1972 1.00
y_rep[5] 2.88 0.03 1.44 0.04 1.93 2.85 3.84 5.63 1954 1.00
y_rep[6] 2.84 0.03 1.39 -0.01 1.88 2.90 3.79 5.44 1969 1.00
y_rep[7] 2.86 0.03 1.43 0.04 1.92 2.83 3.77 5.74 1887 1.00
y_rep[8] 2.86 0.03 1.40 0.04 1.92 2.87 3.77 5.63 1913 1.00
y_rep[9] 2.88 0.03 1.38 0.13 1.99 2.84 3.80 5.63 1967 1.00
y_rep[10] 2.91 0.03 1.44 0.00 1.94 2.91 3.91 5.68 2047 1.00
y_rep[11] 2.94 0.03 1.41 0.10 2.04 2.94 3.89 5.69 1892 1.00
y_rep[12] 2.85 0.03 1.42 0.09 1.91 2.87 3.81 5.58 1892 1.00
y_rep[13] 2.89 0.03 1.38 0.23 1.99 2.91 3.80 5.51 1874 1.00
y_rep[14] 2.87 0.03 1.37 0.13 1.96 2.89 3.81 5.57 2154 1.00
y_rep[15] 2.85 0.03 1.41 0.10 1.90 2.84 3.78 5.65 1857 1.00
y_rep[16] 2.82 0.03 1.40 0.16 1.88 2.79 3.75 5.50 1986 1.00
y_rep[17] 2.86 0.03 1.42 0.02 1.93 2.86 3.78 5.60 1765 1.00
y_rep[18] 2.85 0.03 1.42 0.03 1.93 2.83 3.77 5.65 2097 1.00
y_rep[19] 2.86 0.03 1.38 0.12 1.99 2.86 3.77 5.65 1923 1.00
y_rep[20] 2.89 0.03 1.42 0.19 1.93 2.91 3.87 5.67 2254 1.00
y_rep[21] 2.87 0.03 1.42 0.06 1.91 2.86 3.82 5.59 1973 1.00
y_rep[22] 2.91 0.03 1.40 0.17 1.95 2.91 3.84 5.65 1949 1.00
y_rep[23] 2.94 0.03 1.44 0.23 1.96 2.91 3.91 5.78 2112 1.00
y_rep[24] 2.97 0.03 1.41 0.21 2.07 3.01 3.92 5.64 1809 1.00
y_rep[25] 2.90 0.03 1.40 0.11 1.95 2.90 3.86 5.64 2033 1.00
y_rep[26] 2.98 0.03 1.45 0.14 2.00 3.00 3.93 5.90 1934 1.00
y_rep[27] 2.90 0.03 1.40 0.24 1.95 2.87 3.88 5.57 1829 1.00
y_rep[28] 2.85 0.03 1.43 0.15 1.91 2.86 3.80 5.64 1969 1.00
y_rep[29] 2.92 0.03 1.40 0.11 1.99 2.93 3.85 5.59 2048 1.00
y_rep[30] 2.91 0.03 1.42 0.12 1.96 2.88 3.86 5.77 1716 1.00
y_rep[31] 2.93 0.03 1.40 0.08 1.98 2.89 3.87 5.62 1865 1.00
y_rep[32] 2.87 0.03 1.41 0.07 1.95 2.89 3.79 5.62 1825 1.00
y_rep[33] 2.90 0.03 1.41 0.18 1.95 2.87 3.80 5.67 1790 1.00
y_rep[34] 2.83 0.03 1.41 -0.07 1.91 2.82 3.81 5.52 2046 1.00
y_rep[35] 2.88 0.03 1.41 0.19 1.93 2.88 3.81 5.65 1941 1.00
y_rep[36] 2.87 0.03 1.43 0.15 1.89 2.88 3.80 5.77 1906 1.00
y_rep[37] 2.86 0.03 1.43 0.00 1.90 2.91 3.82 5.57 2158 1.00
y_rep[38] 2.95 0.03 1.43 0.11 1.98 2.98 3.95 5.75 2002 1.00
y_rep[39] 2.83 0.03 1.42 -0.07 1.93 2.83 3.76 5.74 2050 1.00
y_rep[40] 2.84 0.03 1.44 0.01 1.87 2.85 3.81 5.65 1881 1.00
y_rep[41] 2.90 0.03 1.41 0.13 1.96 2.88 3.85 5.55 2063 1.00
y_rep[42] 2.88 0.03 1.39 0.31 1.91 2.87 3.84 5.58 1964 1.00
y_rep[43] 2.92 0.03 1.38 0.25 1.99 2.91 3.86 5.54 1936 1.00
y_rep[44] 2.93 0.03 1.44 0.14 1.93 2.93 3.91 5.70 1954 1.00
y_rep[45] 2.91 0.03 1.39 0.28 1.95 2.88 3.83 5.65 1921 1.00
y_rep[46] 2.88 0.03 1.46 0.07 1.86 2.88 3.82 5.78 2062 1.00
y_rep[47] 2.88 0.03 1.43 0.00 1.91 2.91 3.85 5.63 2016 1.00
y_rep[48] 2.87 0.03 1.38 0.07 1.94 2.83 3.80 5.55 1889 1.00
y_rep[49] 2.87 0.03 1.38 0.12 1.94 2.89 3.84 5.47 2029 1.00
y_rep[50] 2.86 0.03 1.48 0.02 1.87 2.84 3.86 5.83 1905 1.00
y_rep[51] 2.84 0.03 1.42 0.04 1.92 2.84 3.80 5.64 1836 1.00
y_rep[52] 2.86 0.03 1.39 0.22 1.90 2.89 3.81 5.58 2010 1.00
y_rep[53] 2.91 0.03 1.44 0.18 1.95 2.89 3.89 5.76 1984 1.00
y_rep[54] 2.87 0.03 1.42 0.00 1.92 2.93 3.84 5.57 2009 1.00
y_rep[55] 2.90 0.03 1.39 0.16 1.95 2.91 3.84 5.66 2171 1.00
y_rep[56] 2.93 0.03 1.37 0.30 2.02 2.90 3.90 5.67 1988 1.00
y_rep[57] 2.83 0.03 1.42 0.12 1.80 2.84 3.81 5.63 1982 1.00
y_rep[58] 2.92 0.03 1.44 0.16 1.95 2.90 3.91 5.72 2156 1.00
y_rep[59] 2.86 0.03 1.42 0.06 1.87 2.83 3.86 5.58 2012 1.00
y_rep[60] 2.84 0.03 1.42 0.11 1.91 2.78 3.82 5.53 1979 1.00
y_rep[61] 2.86 0.03 1.38 0.21 1.90 2.85 3.83 5.54 1888 1.00
y_rep[62] 2.86 0.03 1.43 -0.10 1.92 2.90 3.84 5.59 1986 1.00
y_rep[63] 2.94 0.03 1.41 0.08 2.03 2.95 3.85 5.63 2049 1.00
y_rep[64] 2.86 0.03 1.40 0.14 1.92 2.89 3.77 5.60 1913 1.00
y_rep[65] 2.86 0.03 1.44 -0.13 1.83 2.89 3.85 5.64 1833 1.00
y_rep[66] 2.93 0.03 1.43 0.10 2.00 2.87 3.94 5.67 1976 1.00
y_rep[67] 2.88 0.03 1.41 0.07 1.96 2.89 3.80 5.63 2121 1.00
y_rep[68] 2.90 0.03 1.39 0.30 1.93 2.89 3.82 5.68 2034 1.00
y_rep[69] 2.91 0.03 1.42 0.12 1.98 2.92 3.88 5.78 2039 1.00
y_rep[70] 2.90 0.03 1.39 0.19 1.98 2.94 3.79 5.66 2044 1.00
y_rep[71] 2.85 0.03 1.44 0.14 1.89 2.86 3.81 5.63 1926 1.00
y_rep[72] 2.90 0.03 1.42 0.14 1.97 2.92 3.81 5.74 2091 1.00
y_rep[73] 2.89 0.03 1.39 0.16 1.93 2.86 3.86 5.59 1980 1.00
y_rep[74] 2.85 0.03 1.42 0.20 1.91 2.80 3.80 5.65 1716 1.00
y_rep[75] 2.87 0.03 1.41 0.08 1.92 2.89 3.79 5.62 1646 1.00
y_rep[76] 2.92 0.03 1.40 0.24 1.96 2.92 3.90 5.50 1972 1.00
y_rep[77] 2.88 0.03 1.41 0.20 1.90 2.90 3.82 5.59 2046 1.00
y_rep[78] 2.84 0.03 1.40 0.08 1.90 2.85 3.77 5.69 2054 1.00
y_rep[79] 2.93 0.03 1.41 0.22 1.97 2.95 3.87 5.58 2070 1.00
y_rep[80] 2.86 0.03 1.37 0.19 1.92 2.88 3.80 5.57 1970 1.00
y_rep[81] 2.85 0.03 1.42 0.10 1.93 2.84 3.75 5.66 1727 1.00
y_rep[82] 2.92 0.03 1.44 0.02 1.96 2.90 3.89 5.76 2177 1.00
y_rep[83] 2.82 0.03 1.45 -0.10 1.84 2.79 3.79 5.77 1990 1.00
y_rep[84] 2.89 0.03 1.46 0.07 1.93 2.89 3.88 5.76 1786 1.00
y_rep[85] 2.87 0.03 1.44 0.14 1.90 2.88 3.81 5.74 2023 1.00
y_rep[86] 2.87 0.03 1.38 0.11 1.94 2.89 3.80 5.56 1944 1.00
y_rep[87] 2.92 0.03 1.41 0.11 1.99 2.89 3.90 5.61 1845 1.00
y_rep[88] 2.85 0.03 1.40 0.05 1.93 2.87 3.81 5.55 1924 1.00
y_rep[89] 2.91 0.03 1.42 0.14 1.91 2.93 3.93 5.56 2082 1.00
y_rep[90] 2.87 0.03 1.37 0.21 1.90 2.93 3.82 5.44 2115 1.00
y_rep[91] 2.90 0.03 1.41 0.16 1.93 2.92 3.85 5.70 1926 1.00
y_rep[92] 2.85 0.03 1.42 0.11 1.88 2.82 3.83 5.76 2098 1.00
y_rep[93] 2.90 0.03 1.35 0.23 1.98 2.86 3.86 5.53 1786 1.00
y_rep[94] 2.86 0.03 1.40 0.12 1.98 2.83 3.81 5.65 2090 1.00
y_rep[95] 2.85 0.03 1.43 0.06 1.87 2.90 3.79 5.67 2045 1.00
y_rep[96] 2.85 0.03 1.40 0.14 1.87 2.87 3.82 5.59 2096 1.00
y_rep[97] 2.91 0.03 1.42 0.25 1.93 2.91 3.88 5.76 1933 1.00
[ reached getOption("max.print") -- omitted 1207 rows ]
Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Wed Aug 10 02:09:49 2022.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
convergence, Rhat=1).
> y_rep <- as.matrix(fit3, pars = "y_rep")
> dim(y_rep)
[1] 2000 1303
> ppc_dens_overlay(y, y_rep[1:200, ])
**Error in `validate_y()`:**
**! 'y' must be a vector or 1D array.**
**Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.**