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From: Bayesian Models for Astrophysical Data, Cambridge Univ. Press

(c) 2017,  Joseph M. Hilbe, Rafael S. de Souza and Emille E. O. Ishida

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Code 8.18 Random-intercept–random-slopes Poisson model in Python using Stan

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import numpy as np
import pystan
import statsmodels.api as sm

from scipy.stats import norm, uniform, poisson

# Data
np.random.seed(1656)                                                           # set seed to replicate example
N = 5000                                                                                # number of obs in model
NGroups = 10

x1 = uniform.rvs(size=N)
x2 = np.array([0 if item <= 0.5 else 1 for item in x1])

Groups = np.array([500 * [i] for i in range(NGroups)]).flatten()

a = norm.rvs(loc=0, scale=0.1, size=NGroups)
b = norm.rvs(loc=0, scale=0.35, size=NGroups)
eta = 1 + 4 * x1 - 7 * x2 + a[list(Groups)] + b[list(Groups)] * x1

mu = np.exp(eta)

y = poisson.rvs(mu)

K = X.shape[1]

model_data = {}
model_data['Y'] = y
model_data['X'] = X
model_data['K'] = K
model_data['N'] = N
model_data['NGroups'] = NGroups
model_data['re'] = Groups
model_data['b0'] = np.repeat(0, K)
model_data['B0'] = np.diag(np.repeat(100, K))
model_data['a0'] = np.repeat(0, NGroups)
model_data['A0'] = np.diag(np.repeat(1, NGroups))

# Fit
stan_code = """
data{
int<lower=0> N;
int<lower=0> K;
int<lower=0> NGroups;
matrix[N, K] X;
int Y[N];
int re[N];
vector[K] b0;
matrix[K, K] B0;
vector[NGroups] a0;
matrix[NGroups, NGroups] A0;
}
parameters{
vector[K] beta;
vector[NGroups] a;
vector[NGroups] b;
real<lower=0> sigma_ri;
real<lower=0> sigma_rs;
}
transformed parameters{
vector[N] eta;
vector[N] mu;

eta = X * beta;
for (i in 1:N){
mu[i] = exp(eta[i] + a[re[i]+1] + b[re[i] + 1] * X[i,2]);
}
}
model{
sigma_ri ~ gamma(0.01, 0.01);
sigma_rs ~ gamma(0.01, 0.01);

beta ~ multi_normal(b0, B0);
a ~ multi_normal(a0, sigma_ri * A0);
b ~ multi_normal(a0, sigma_rs * A0);

Y ~ poisson(mu);
}
"""

fit = pystan.stan(model_code=stan_code, data=model_data, iter=4000, chains=3, thin=10,
warmup=3000, n_jobs=3)

# Output
nlines = 30                                                            # number of lines in screen output

output = str(fit).split('\n')

for item in output[:nlines]:
print(item)

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Output on screen:

Inference for Stan model: anon_model_ee235870bb0cf4542a61932af837de61.
3 chains, each with iter=4000; warmup=3000; thin=10;
post-warmup draws per chain=100, total post-warmup draws=300.

mean     se_mean         sd           2.5%           25%           50%            75%           97.5%  n_eff   Rhat
beta[0]             1.04          2.1e-3      0.04            0.96           1.02            1.04            1.06            1.11    300    1.0
beta[1]             4.12          7.9e-3      0.13            3.86           4.05            4.11            4.19            4.37    257    1.0
beta[2]            -6.88         4.7e-3       0.08          -7.05          -6.94           -6.88          -6.83           -6.75    300    1.0
a[0]                  0.06         3.2e-3       0.05          -0.04            0.03            0.06             0.1            0.17             270   1.01
a[1]                 0.04         3.1e-3        0.05          -0.07        4.8e-4            0.04            0.07            0.15    300   0.99
a[2]                -0.01         3.1e-3        0.05          -0.11          -0.04           -0.02            0.02            0.08    231   1.02
a[3]                 0.07         3.3e-3        0.05          -0.03           0.04            0.07             0.1            0.18    248    1.0
a[4]                -0.14         3.6e-3       0.06          -0.26          -0.18           -0.13            -0.1           -0.01    300    1.0
a[5]                 -0.1         3.1e-3        0.05          -0.21          -0.12            -0.1           -0.06            0.01    300    1.0
a[6]                -0.04         3.2e-3       0.05          -0.14          -0.07           -0.04       -3.9e-3            0.07    265   1.01
a[7]                 0.07        3.0e-3        0.05          -0.02            0.03            0.07             0.1            0.17    300    1.0
a[8]                 0.05         3.0e-3       0.05          -0.05         9.4e-3            0.04            0.08            0.16    300   0.99
a[9]                -0.03        3.1e-3       0.05          -0.12           -0.06           -0.03         8.4e-3            0.07    267    1.0
b[0]                 0.47        8.9e-3       0.15           0.17            0.37            0.46            0.58            0.76    300    1.0
b[1]                 0.28         8.8e-3      0.15          -0.03            0.19            0.28            0.38            0.57    300    1.0
b[2]                 0.13         9.7e-3      0.16           -0.2            0.02            0.14            0.25            0.45    284   1.01
b[3]                -0.09       10.0e-3      0.16         -0.42           -0.18           -0.08        9.4e-3            0.19    251   1.01
b[4]                 -0.2             0.01        0.2         -0.62           -0.33            -0.2           -0.07            0.21    300    1.0
b[5]                 0.33            0.01      0.18          -0.05            0.22            0.34            0.45            0.68    215    1.0
b[6]                -0.48            0.01      0.18         -0.86            -0.6           -0.46           -0.35           -0.15    299    1.0
b[7]                 0.06          9.8e-3     0.17         -0.27           -0.05            0.07            0.18             0.4    300   1.01
b[8]                -0.28         9.5e-3      0.16         -0.61            -0.4           -0.29           -0.17            0.02    300   1.01
b[9]                -0.25        9.9e-3       0.17         -0.57           -0.36           -0.25           -0.15            0.09    300    1.0
sigma_ri       9.3e-3       4.1e-4     7.2e-3       1.3e-3          4.9e-3        7.4e-3            0.01            0.03    300   0.99
sigma_rs          0.14       4.2e-3       0.07          0.04            0.09            0.12            0.16            0.33    300   0.99

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