일반적으로 실제 적용되는 베이지안 분석을 위해 자신의 MCMC를 코딩 하지 않는 것이 좋습니다 . 이것은 좋은 작업과 시간의 거래와 둘 다 매우 가능성이 코드에서 버그를 소개합니다. Stan과 같은 블랙 박스 샘플러는 이미 매우 정교한 샘플러를 사용합니다. 날 믿어, 당신은 단 하나의 분석을 위해이 구경의 샘플러를 코딩하지 않을 것입니다!

이것으로 충분하지 않은 특별한 경우가 있습니다. 예를 들어 실시간으로 분석해야하는 경우 (예 : 들어오는 데이터를 기반으로 한 컴퓨터 결정) 이러한 프로그램은 좋지 않습니다. Stan은 C ++ 코드를 컴파일해야하므로 비교적 간단한 모델을 위해 이미 준비된 샘플러를 실행하는 것보다 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 이 경우 자신의 코드를 작성하는 것이 좋습니다. 또한 비 가우시안 상태 공간 모델과 같이 Stan과 같은 패키지가 매우 열악한 특수 사례가 있다고 생각 합니다. 이 경우 사용자 지정 MCMC를 구현하는 것이 좋습니다. 그러나 이것은 예외가 아니라 규칙입니다!

솔직히 말해서, 단일 분석을 위해 샘플러를 작성하는 대부분의 연구자들은 자신의 샘플러를 작성하기를 원하기 때문에 그렇게합니다. 최소한, 나는 그 범주에 속한다고 말할 수 있습니다 (즉, 내 자신의 샘플러를 작성하는 것이 최선의 방법이 아니라는 것에 실망합니다).

또한 단일 분석을 위해 자체 샘플러를 작성하는 것은 의미가 없지만 분석 클래스에 대한 고유 코드를 작성하는 것이 좋습니다.. JAG, Stan 등은 블랙 박스 샘플러이기 때문에 개선 정도는 모델에 따라 다르지만 항상 주어진 모델을 전문화하여 작업 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 처음부터 매우 효율적인 샘플러를 작성하는 것은 경험, 모델 복잡성 등에 따라 10-1,000 시간의 작업 일 수 있습니다. 베이지안 방법을 연구하거나 통계 소프트웨어를 작성하는 경우에는 문제가 없습니다. 당신의 직업입니다. 그러나 상사가 “이봐,이 반복 측정 데이터 세트를 분석 할 수 있습니까?”라고 말합니다. 효율적인 샘플러를 작성하는 데 250 시간을 소비하면 상사가 화가납니다. 대조적으로,이 모델을 Stan에서 2 시간 안에 작성할 수 있었으며, 효율적인 샘플러가 달성 한 1 분 실행 시간 대신 2 분의 실행 시간을 가졌습니다.

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