Primer de modelagem multinível na probabilidade do TensorFlow

Este exemplo é portado do exemplo PyMC3 notebook Uma cartilha sobre Métodos Bayesian para Multilevel Modeling

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Dependências e pré-requisitos

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1. Introdução

Neste colab vamos ajustar modelos lineares hierárquicos (HLMs) de vários graus de complexidade do modelo usando o conjunto de dados Radon popular. Faremos uso de primitivas TFP e seu conjunto de ferramentas Markov Chain Monte Carlo.

Para melhor ajustar os dados, nosso objetivo é fazer uso da estrutura hierárquica natural presente no conjunto de dados. Começamos com abordagens convencionais: modelos completamente agrupados e não agrupados. Continuamos com modelos multiníveis: explorando modelos de agrupamento parcial, preditores de nível de grupo e efeitos contextuais.

Para um caderno relacionado também encaixe HLM usando PTF no conjunto de dados radão, vá para Linear Misto-efeito de regressão em {TF Probabilidade, R,} Stan .

Se você tem dúvidas sobre o material aqui, não hesite em contato (ou se juntar) a lista Probabilidade de discussão TensorFlow . Estamos felizes em ajudar.

2 Visão geral da modelagem multinível

Um manual sobre métodos bayesianos para modelagem multinível

A modelagem hierárquica ou multinível é uma generalização da modelagem de regressão.

Os modelos multiníveis são modelos de regressão nos quais os parâmetros do modelo constituinte recebem distribuições de probabilidade. Isso implica que os parâmetros do modelo podem variar por grupo. As unidades de observação são freqüentemente agrupadas naturalmente. O agrupamento induz dependência entre as observações, apesar da amostragem aleatória de conglomerados e da amostragem aleatória dentro de conglomerados.

Um modelo hierárquico é um modelo de vários níveis específico em que os parâmetros são aninhados uns nos outros. Algumas estruturas de vários níveis não são hierárquicas.

por exemplo, "país" e "ano" não estão aninhados, mas podem representar grupos de parâmetros separados, mas sobrepostos. Vamos motivar este tópico usando um exemplo de epidemiologia ambiental.

Exemplo: contaminação por Radon (Gelman e Hill 2006)

O radônio é um gás radioativo que entra nas casas por meio de pontos de contato com o solo. É um carcinógeno que é a principal causa de câncer de pulmão em não fumantes. Os níveis de radônio variam muito de casa para casa.

A EPA fez um estudo dos níveis de radônio em 80.000 casas. Dois preditores importantes são: 1. Medição no porão ou no primeiro andar (radônio mais alto nos porões) 2. Nível de urânio do condado (correlação positiva com os níveis de radônio)

Vamos nos concentrar na modelagem dos níveis de radônio em Minnesota. A hierarquia neste exemplo são as famílias em cada condado.

3 Data Munging

Nesta seção, vamos obter o radon conjunto de dados e fazer alguns pré-processamento mínimo.

def load_and_preprocess_radon_dataset(state='MN'):  
  """Preprocess Radon dataset as done in "Bayesian Data Analysis" book.

  We filter to Minnesota data (919 examples) and preprocess to obtain the
  following features:
  - `log_uranium_ppm`: Log of soil uranium measurements.
  - `county`: Name of county in which the measurement was taken.
  - `floor`: Floor of house (0 for basement, 1 for first floor) on which the
    measurement was taken.

  The target variable is `log_radon`, the log of the Radon measurement in the
  house.
  """
  ds = tfds.load('radon', split='train')
  radon_data = tfds.as_dataframe(ds)
  radon_data.rename(lambda s: s[9:] if s.startswith('feat') else s, axis=1, inplace=True)
  df = radon_data[radon_data.state==state.encode()].copy()

  # For any missing or invalid activity readings, we'll use a value of `0.1`.
  df['radon'] = df.activity.apply(lambda x: x if x > 0. else 0.1)
  # Make county names look nice. 
  df['county'] = df.county.apply(lambda s: s.decode()).str.strip().str.title()
  # Remap categories to start from 0 and end at max(category).
  county_name = sorted(df.county.unique())
  df['county'] = df.county.astype(
      pd.api.types.CategoricalDtype(categories=county_name)).cat.codes
  county_name = list(map(str.strip, county_name))

  df['log_radon'] = df['radon'].apply(np.log)
  df['log_uranium_ppm'] = df['Uppm'].apply(np.log)
  df = df[['idnum', 'log_radon', 'floor', 'county', 'log_uranium_ppm']]

  return df, county_name

radon, county_name = load_and_preprocess_radon_dataset()
num_counties = len(county_name)
num_observations = len(radon)

# Create copies of variables as Tensors.
county = tf.convert_to_tensor(radon['county'], dtype=tf.int32)
floor = tf.convert_to_tensor(radon['floor'], dtype=tf.float32)
log_radon = tf.convert_to_tensor(radon['log_radon'], dtype=tf.float32)
log_uranium = tf.convert_to_tensor(radon['log_uranium_ppm'], dtype=tf.float32)

radon.head()

Distribuição dos níveis de radônio (escala logarítmica):

plt.hist(log_radon.numpy(), bins=25, edgecolor='white')
plt.xlabel("Histogram of Radon levels (Log Scale)")
plt.show()

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4 abordagens convencionais

As duas alternativas convencionais para modelar a exposição ao radônio representam os dois extremos da compensação de polarização-variância:

Pooling completo:

Trate todos os condados da mesma forma e estime um único nível de radônio.

\[y_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i\]

Sem pooling:

Modele o radônio em cada município de forma independente.

\(y_i = \alpha_{j[i]} + \beta x_i + \epsilon_i\) onde \(j = 1,\ldots,85\)

Os erros \(\epsilon_i\) pode representar erro de medição, temporais variação dentro de casa, ou variação entre casas.

4.1 Modelo de Pooling Completo

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Abaixo, ajustamos o modelo de agrupamento completo usando Monte Carlo Hamiltoniano.

@tf.function
def affine(x, kernel_diag, bias=tf.zeros([])):
  """`kernel_diag * x + bias` with broadcasting."""
  kernel_diag = tf.ones_like(x) * kernel_diag
  bias = tf.ones_like(x) * bias
  return x * kernel_diag + bias

def pooled_model(floor):
  """Creates a joint distribution representing our generative process."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # alpha
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # beta
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma
      lambda s, b1, b0: tfd.MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=affine(floor, b1[..., tf.newaxis], b0[..., tf.newaxis]),
          scale_identity_multiplier=s)
  ])


@tf.function
def pooled_log_prob(alpha, beta, sigma):
  """Computes `joint_log_prob` pinned at `log_radon`."""
  return pooled_model(floor).log_prob([alpha, beta, sigma, log_radon])

@tf.function
def sample_pooled(num_chains, num_results, num_burnin_steps, num_observations):
  """Samples from the pooled model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=pooled_log_prob,
      num_leapfrog_steps=10,
      step_size=0.005)

  initial_state = [
      tf.zeros([num_chains], name='init_alpha'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_beta'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma')
  ]

  # Constrain `sigma` to the positive real axis. Other variables are
  # unconstrained.
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Identity(),  # alpha
      tfb.Identity(),  # beta
      tfb.Exp()        # sigma
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)

  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

PooledModel = collections.namedtuple('PooledModel', ['alpha', 'beta', 'sigma'])

samples, acceptance_probs = sample_pooled(
    num_chains=4,
    num_results=1000,
    num_burnin_steps=1000,
    num_observations=num_observations)

print('Acceptance Probabilities for each chain: ', acceptance_probs.numpy())
pooled_samples = PooledModel._make(samples)

Acceptance Probabilities for each chain:  [0.997 0.99  0.997 0.995]

for var, var_samples in pooled_samples._asdict().items():
  print('R-hat for ', var, ':\t',
        tfp.mcmc.potential_scale_reduction(var_samples).numpy())

R-hat for  alpha :     1.0046891
R-hat for  beta :  1.0128309
R-hat for  sigma :     1.0010641

def reduce_samples(var_samples, reduce_fn):
  """Reduces across leading two dims using reduce_fn."""
  # Collapse the first two dimensions, typically (num_chains, num_samples), and
  # compute np.mean or np.std along the remaining axis.
  if isinstance(var_samples, tf.Tensor):
    var_samples = var_samples.numpy() # convert to numpy array
  var_samples = np.reshape(var_samples, (-1,) +  var_samples.shape[2:])
  return np.apply_along_axis(reduce_fn, axis=0, arr=var_samples)

sample_mean = lambda samples : reduce_samples(samples, np.mean)

Trace as estimativas pontuais da inclinação e intercepte o modelo de agrupamento completo.

LinearEstimates = collections.namedtuple('LinearEstimates',
                                        ['intercept', 'slope'])

pooled_estimate = LinearEstimates(
  intercept=sample_mean(pooled_samples.alpha),
  slope=sample_mean(pooled_samples.beta)
)

plt.scatter(radon.floor, radon.log_radon)
xvals = np.linspace(-0.2, 1.2)
plt.ylabel('Radon level (Log Scale)')
plt.xticks([0, 1], ['Basement', 'First Floor'])
plt.plot(xvals, pooled_estimate.intercept + pooled_estimate.slope * xvals, 'r--')
plt.show()

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Função de utilidade para traçar traços de variáveis ​​amostradas.

def plot_traces(var_name, samples, num_chains):
  if isinstance(samples, tf.Tensor):
    samples = samples.numpy() # convert to numpy array
  fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 1.5), sharex='col', sharey='col')
  for chain in range(num_chains):
    axes[0].plot(samples[:, chain], alpha=0.7)
    axes[0].title.set_text("'{}' trace".format(var_name))
    sns.kdeplot(samples[:, chain], ax=axes[1], shade=False)
    axes[1].title.set_text("'{}' distribution".format(var_name))
    axes[0].set_xlabel('Iteration')
    axes[1].set_xlabel(var_name)
  plt.show()

for var, var_samples in pooled_samples._asdict().items():
  plot_traces(var, samples=var_samples, num_chains=4)

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Em seguida, estimamos os níveis de radônio para cada condado no modelo não agrupado.

4.2 Modelo Unpooled

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def unpooled_model(floor, county):
  """Creates a joint distribution for the unpooled model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.MultivariateNormalDiag(       # alpha
          loc=tf.zeros([num_counties]), scale_identity_multiplier=1e5),
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),    # beta
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma
      lambda s, b1, b0: tfd.MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=affine(
            floor, b1[..., tf.newaxis], tf.gather(b0, county, axis=-1)),
          scale_identity_multiplier=s)
  ])


@tf.function
def unpooled_log_prob(beta0, beta1, sigma):
  """Computes `joint_log_prob` pinned at `log_radon`."""
  return (
    unpooled_model(floor, county).log_prob([beta0, beta1, sigma, log_radon]))

@tf.function
def sample_unpooled(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
  """Samples from the unpooled model."""
  # Initialize the HMC transition kernel.
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=unpooled_log_prob,
      num_leapfrog_steps=10,
      step_size=0.025)

  initial_state = [
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_beta0'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_beta1'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma')
  ]
  # Contrain `sigma` to the positive real axis. Other variables are
  # unconstrained.
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Identity(),  # alpha
      tfb.Identity(),  # beta
      tfb.Exp()        # sigma
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

UnpooledModel = collections.namedtuple('UnpooledModel',
                                       ['alpha', 'beta', 'sigma'])

samples, acceptance_probs = sample_unpooled(
    num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)

print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
unpooled_samples = UnpooledModel._make(samples)

print('R-hat for beta:',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(unpooled_samples.beta).numpy())
print('R-hat for sigma:',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(unpooled_samples.sigma).numpy())

Acceptance Probabilities:  [0.892 0.897 0.911 0.91 ]
R-hat for beta: 1.0079623
R-hat for sigma: 1.0059084

plot_traces(var_name='beta', samples=unpooled_samples.beta, num_chains=4)
plot_traces(var_name='sigma', samples=unpooled_samples.sigma, num_chains=4)

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Aqui estão os valores esperados do condado não agrupados para a interceptação, juntamente com intervalos de 95% de credibilidade para cada cadeia. Também relatamos o valor R-hat para a estimativa de cada condado.

Função de utilidade para parcelas florestais.

forest_plot(
    num_chains=4,
    num_vars=num_counties,
    var_name='alpha',
    var_labels=county_name,
    samples=unpooled_samples.alpha.numpy())

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Podemos traçar as estimativas ordenadas para identificar condados com altos níveis de radônio:

unpooled_intercepts = reduce_samples(unpooled_samples.alpha, np.mean)
unpooled_intercepts_se = reduce_samples(unpooled_samples.alpha, np.std)

def plot_ordered_estimates():
  means = pd.Series(unpooled_intercepts, index=county_name)
  std_errors = pd.Series(unpooled_intercepts_se, index=county_name)
  order = means.sort_values().index

  plt.plot(range(num_counties), means[order], '.')
  for i, m, se in zip(range(num_counties), means[order], std_errors[order]):
    plt.plot([i, i], [m - se, m + se], 'C0-')
  plt.xlabel('Ordered county')
  plt.ylabel('Radon estimate')
  plt.show()

plot_ordered_estimates()

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Função de utilidade para traçar estimativas para um conjunto de amostra de condados.

Aqui estão comparações visuais entre as estimativas agrupadas e não agrupadas para um subconjunto de condados que representam uma variedade de tamanhos de amostra.

unpooled_estimates = LinearEstimates(
  sample_mean(unpooled_samples.alpha),
  sample_mean(unpooled_samples.beta)
)

sample_counties = ('Lac Qui Parle', 'Aitkin', 'Koochiching', 'Douglas', 'Clay',
                   'Stearns', 'Ramsey', 'St Louis')
plot_estimates(
    linear_estimates=[unpooled_estimates, pooled_estimate],
    labels=['Unpooled Estimates', 'Pooled Estimates'],
    sample_counties=sample_counties)

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Nenhum desses modelos é satisfatório:

  • se estivermos tentando identificar condados com alto radônio, o pooling não é útil.
  • não confiamos em estimativas extremas não compartilhadas produzidas por modelos que usam poucas observações.

5 modelos multiníveis e hierárquicos

Quando reunimos nossos dados, perdemos a informação de que diferentes pontos de dados vieram de diferentes condados. Isto significa que cada radon observação -level é, provenientes da mesma distribuição de probabilidade. Tal modelo falha em aprender qualquer variação na unidade de amostragem que seja inerente a um grupo (por exemplo, um condado). Ele apenas considera a variação de amostragem.

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Quando analisamos os dados não agrupados, sugerimos que eles são amostrados independentemente de modelos separados. No extremo oposto do caso agrupado, esta abordagem afirma que as diferenças entre as unidades de amostragem são muito grandes para combiná-las:

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Em um modelo hierárquico, os parâmetros são vistos como uma amostra de uma distribuição de parâmetros da população. Assim, não os vemos como sendo totalmente diferentes ou exatamente iguais. Isto é conhecido como o pool parcial.

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5.1 Pooling Parcial

O modelo de agrupamento parcial mais simples para o conjunto de dados de radônio doméstico é aquele que simplesmente estima os níveis de radônio, sem quaisquer preditores em nível de grupo ou individual. Um exemplo de um preditor de nível individual é se o ponto de dados é do porão ou do primeiro andar. Um preditor em nível de grupo pode ser os níveis médios de urânio em todo o condado.

Um modelo de agrupamento parcial representa um meio-termo entre os extremos agrupados e não agrupados, aproximadamente uma média ponderada (com base no tamanho da amostra) das estimativas não agrupadas do condado e das estimativas agrupadas.

Deixe- \(\hat{\alpha}_j\) ser estimado o nível de log-radon no condado \(j\). É apenas uma interceptação; nós ignoramos encostas por enquanto. \(n_j\) é o número de observações de condado \(j\). \(\sigma_{\alpha}\) e \(\sigma_y\) são a variância dentro do parâmetro ea variância de amostragem, respectivamente. Então, um modelo de agrupamento parcial poderia postular:

\[\hat{\alpha}_j \approx \frac{(n_j/\sigma_y^2)\bar{y}_j + (1/\sigma_{\alpha}^2)\bar{y} }{(n_j/\sigma_y^2) + (1/\sigma_{\alpha}^2)}\]

Esperamos o seguinte ao usar agrupamento parcial:

  • As estimativas para condados com tamanhos de amostra menores diminuirão em direção à média estadual.
  • As estimativas para condados com tamanhos de amostra maiores estarão mais perto das estimativas não compartilhadas do condado.

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def partial_pooling_model(county):
  """Creates a joint distribution for the partial pooling model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),    # mu_a
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_a
      lambda sigma_a, mu_a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # a
          loc=mu_a[..., tf.newaxis] * tf.ones([num_counties])[tf.newaxis, ...],
          scale_identity_multiplier=sigma_a),
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_y
      lambda sigma_y, a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=tf.gather(a, county, axis=-1),
          scale_identity_multiplier=sigma_y)
  ])


@tf.function
def partial_pooling_log_prob(mu_a, sigma_a, a, sigma_y):
  """Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
  return partial_pooling_model(county).log_prob(
      [mu_a, sigma_a, a, sigma_y, log_radon])

@tf.function
def sample_partial_pooling(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
  """Samples from the partial pooling model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=partial_pooling_log_prob,
      num_leapfrog_steps=10,
      step_size=0.01)

  initial_state = [
      tf.zeros([num_chains], name='init_mu_a'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_a'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
  ]
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Identity(),  # mu_a
      tfb.Exp(),       # sigma_a
      tfb.Identity(),  # a
      tfb.Exp()        # sigma_y
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

PartialPoolingModel = collections.namedtuple(
    'PartialPoolingModel', ['mu_a', 'sigma_a', 'a', 'sigma_y'])

samples, acceptance_probs = sample_partial_pooling(
    num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)

print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
partial_pooling_samples = PartialPoolingModel._make(samples)

Acceptance Probabilities:  [0.989 0.977 0.988 0.985]

for var in ['mu_a', 'sigma_a', 'sigma_y']:
  print(
      'R-hat for ', var, '\t:',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(getattr(partial_pooling_samples,
                                                 var)).numpy())

R-hat for  mu_a     : 1.0216417
R-hat for  sigma_a  : 1.0224565
R-hat for  sigma_y  : 1.0016255

partial_pooling_intercepts = reduce_samples(
    partial_pooling_samples.a.numpy(), np.mean)
partial_pooling_intercepts_se = reduce_samples(
    partial_pooling_samples.a.numpy(), np.std)

def plot_unpooled_vs_partial_pooling_estimates():
  fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6), sharex=True, sharey=True)

  # Order counties by number of observations (and add some jitter).
  num_obs_per_county = (
      radon.groupby('county')['idnum'].count().values.astype(np.float32))
  num_obs_per_county += np.random.normal(scale=0.5, size=num_counties)

  intercepts_list = [unpooled_intercepts, partial_pooling_intercepts]
  intercepts_se_list = [unpooled_intercepts_se, partial_pooling_intercepts_se]

  for ax, means, std_errors in zip(axes, intercepts_list, intercepts_se_list):
    ax.plot(num_obs_per_county, means, 'C0.')
    for n, m, se in zip(num_obs_per_county, means, std_errors):
      ax.plot([n, n], [m - se, m + se], 'C1-', alpha=.5)

  for ax in axes:
    ax.set_xscale('log')
    ax.set_xlabel('No. of Observations Per County')
    ax.set_xlim(1, 100)
    ax.set_ylabel('Log Radon Estimate (with Standard Error)')
    ax.set_ylim(0, 3)
    ax.hlines(partial_pooling_intercepts.mean(), .9, 125, 'k', '--', alpha=.5)
  axes[0].set_title('Unpooled Estimates')
  axes[1].set_title('Partially Pooled Estimates')

plot_unpooled_vs_partial_pooling_estimates()

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Observe a diferença entre as estimativas não agrupadas e parcialmente agrupadas, especialmente em tamanhos de amostra menores. Os primeiros são mais extremos e mais imprecisos.

5.2 Interceptações variadas

Agora consideramos um modelo mais complexo que permite que as interceptações variem entre os condados, de acordo com um efeito aleatório.

\(y_i = \alpha_{j[i]} + \beta x_{i} + \epsilon_i\) onde\(\epsilon_i \sim N(0, \sigma_y^2)\) eo efeito aleatório de interceptação:

\[\alpha_{j[i]} \sim N(\mu_{\alpha}, \sigma_{\alpha}^2)\]

A inclinação \(\beta\), que permite a observação variar de acordo com o local de medição (cave ou no primeiro andar), é ainda um efeito fixo partilhada entre diferentes países.

Tal como acontece com o modelo unpooling, vamos definir uma interceptação separado para cada município, mas em vez de montagem modelos regressão por mínimos quadrados separados para cada condado, multinível ações de modelagem de força entre municípios, permitindo a inferência mais razoável em municípios com poucos dados.

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def varying_intercept_model(floor, county):
  """Creates a joint distribution for the varying intercept model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),    # mu_a
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_a
      lambda sigma_a, mu_a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # a
          loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_a[..., tf.newaxis]),
          scale_identity_multiplier=sigma_a),
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),    # b
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_y
      lambda sigma_y, b, a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=affine(floor, b[..., tf.newaxis], tf.gather(a, county, axis=-1)),
          scale_identity_multiplier=sigma_y)
  ])


def varying_intercept_log_prob(mu_a, sigma_a, a, b, sigma_y):
  """Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
  return varying_intercept_model(floor, county).log_prob(
      [mu_a, sigma_a, a, b, sigma_y, log_radon])

@tf.function
def sample_varying_intercepts(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
  """Samples from the varying intercepts model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=varying_intercept_log_prob,
      num_leapfrog_steps=10,
      step_size=0.01)

  initial_state = [
      tf.zeros([num_chains], name='init_mu_a'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_a'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
  ]
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Identity(),  # mu_a
      tfb.Exp(),       # sigma_a
      tfb.Identity(),  # a
      tfb.Identity(),  # b
      tfb.Exp()        # sigma_y
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

VaryingInterceptsModel = collections.namedtuple(
    'VaryingInterceptsModel', ['mu_a', 'sigma_a', 'a', 'b', 'sigma_y'])

samples, acceptance_probs = sample_varying_intercepts(
    num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)

print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
varying_intercepts_samples = VaryingInterceptsModel._make(samples)

Acceptance Probabilities:  [0.978 0.987 0.982 0.984]

for var in ['mu_a', 'sigma_a', 'b', 'sigma_y']:
  print(
      'R-hat for ', var, ': ',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
          getattr(varying_intercepts_samples, var)).numpy())

R-hat for  mu_a :  1.1099764
R-hat for  sigma_a :  1.1058794
R-hat for  b :  1.0448593
R-hat for  sigma_y :  1.0019052

varying_intercepts_estimates = LinearEstimates(
    sample_mean(varying_intercepts_samples.a),
    sample_mean(varying_intercepts_samples.b))
sample_counties = ('Lac Qui Parle', 'Aitkin', 'Koochiching', 'Douglas', 'Clay',
                   'Stearns', 'Ramsey', 'St Louis')
plot_estimates(
    linear_estimates=[
        unpooled_estimates, pooled_estimate, varying_intercepts_estimates
    ],
    labels=['Unpooled', 'Pooled', 'Varying Intercepts'],
    sample_counties=sample_counties)

png

def plot_posterior(var_name, var_samples):
  if isinstance(var_samples, tf.Tensor):
    var_samples = var_samples.numpy() # convert to numpy array

  fig = plt.figure(figsize=(10, 3))
  ax = fig.add_subplot(111)
  ax.hist(var_samples.flatten(), bins=40, edgecolor='white')
  sample_mean = var_samples.mean()
  ax.text(
      sample_mean,
      100,
      'mean={:.3f}'.format(sample_mean),
      color='white',
      fontsize=12)
  ax.set_xlabel('posterior of ' + var_name)
  plt.show()


plot_posterior('b', varying_intercepts_samples.b)
plot_posterior('sigma_a', varying_intercepts_samples.sigma_a)

png

png

A estimativa para o coeficiente de andar é de cerca de -0.69, que pode ser interpretado como casas sem porões que têm cerca de metade (\(\exp(-0.69) = 0.50\)) os níveis de radão daqueles com porões, depois de considerar para o município.

for var in ['b']:
  var_samples = getattr(varying_intercepts_samples, var)
  mean = var_samples.numpy().mean()
  std = var_samples.numpy().std()
  r_hat = tfp.mcmc.potential_scale_reduction(var_samples).numpy()
  n_eff = tfp.mcmc.effective_sample_size(var_samples).numpy().sum()

  print('var: ', var, ' mean: ', mean, ' std: ', std, ' n_eff: ', n_eff,
        ' r_hat: ', r_hat)

var:  b  mean:  -0.6972574  std:  0.06966117  n_eff:  397.94327  r_hat:  1.0448593

def plot_intercepts_and_slopes(linear_estimates, title):
  xvals = np.arange(2)
  intercepts = np.ones([num_counties]) * linear_estimates.intercept
  slopes = np.ones([num_counties]) * linear_estimates.slope
  fig, ax = plt.subplots()
  for c in range(num_counties):
    ax.plot(xvals, intercepts[c] + slopes[c] * xvals, 'bo-', alpha=0.4)
  plt.xlim(-0.2, 1.2)
  ax.set_xticks([0, 1])
  ax.set_xticklabels(['Basement', 'First Floor'])
  ax.set_ylabel('Log Radon level')
  plt.title(title)
  plt.show()

plot_intercepts_and_slopes(varying_intercepts_estimates,
                           'Log Radon Estimates (Varying Intercepts)')

png

5.3 Declives Variáveis

Alternativamente, podemos propor um modelo que permite que os condados variem de acordo com como a localização da medição (porão ou primeiro andar) influencia a leitura de radônio. Neste caso, a interceptação \(\alpha\) é compartilhado entre municípios.

\[y_i = \alpha + \beta_{j[i]} x_{i} + \epsilon_i\]

png

def varying_slopes_model(floor, county):
  """Creates a joint distribution for the varying slopes model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # mu_b
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_b
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # a
      lambda _, sigma_b, mu_b: tfd.MultivariateNormalDiag(  # b
          loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_b[..., tf.newaxis]),
          scale_identity_multiplier=sigma_b),
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_y
      lambda sigma_y, b, a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=affine(floor, tf.gather(b, county, axis=-1), a[..., tf.newaxis]),
          scale_identity_multiplier=sigma_y)
  ])


def varying_slopes_log_prob(mu_b, sigma_b, a, b, sigma_y):
  return varying_slopes_model(floor, county).log_prob(
      [mu_b, sigma_b, a, b, sigma_y, log_radon])

@tf.function
def sample_varying_slopes(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
  """Samples from the varying slopes model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=varying_slopes_log_prob,
      num_leapfrog_steps=25,
      step_size=0.01)

  initial_state = [
      tf.zeros([num_chains], name='init_mu_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_b'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_a'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
  ]
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Identity(),  # mu_b
      tfb.Exp(),       # sigma_b
      tfb.Identity(),  # a
      tfb.Identity(),  # b
      tfb.Exp()        # sigma_y
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

VaryingSlopesModel = collections.namedtuple(
    'VaryingSlopesModel', ['mu_b', 'sigma_b', 'a', 'b', 'sigma_y'])

samples, acceptance_probs = sample_varying_slopes(
    num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)

print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
varying_slopes_samples = VaryingSlopesModel._make(samples)

Acceptance Probabilities:  [0.979 0.984 0.977 0.984]

for var in ['mu_b', 'sigma_b', 'a', 'sigma_y']:
  print(
      'R-hat for ', var, '\t: ',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(getattr(varying_slopes_samples,
                                                 var)).numpy())

R-hat for  mu_b     :  1.0770341
R-hat for  sigma_b  :  1.0634488
R-hat for  a    :  1.0133665
R-hat for  sigma_y  :  1.0011941

varying_slopes_estimates = LinearEstimates(
    sample_mean(varying_slopes_samples.a),
    sample_mean(varying_slopes_samples.b))

plot_intercepts_and_slopes(varying_slopes_estimates,
                           'Log Radon Estimates (Varying Slopes)')

png

5.4 Variando Interceptações e Declives

O modelo mais geral permite que tanto a interceptação quanto a inclinação variem por município:

\[y_i = \alpha_{j[i]} + \beta_{j[i]} x_{i} + \epsilon_i\]

png

def varying_intercepts_and_slopes_model(floor, county):
  """Creates a joint distribution for the varying slope model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),    # mu_a
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_a
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),    # mu_b
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_b
      lambda sigma_b, mu_b, sigma_a, mu_a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # a
          loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_a[..., tf.newaxis]),
          scale_identity_multiplier=sigma_a),
      lambda _, sigma_b, mu_b: tfd.MultivariateNormalDiag(  # b
          loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_b[..., tf.newaxis]),
          scale_identity_multiplier=sigma_b),
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_y
      lambda sigma_y, b, a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=affine(floor, tf.gather(b, county, axis=-1),
                     tf.gather(a, county, axis=-1)),
          scale_identity_multiplier=sigma_y)
  ])


@tf.function
def varying_intercepts_and_slopes_log_prob(mu_a, sigma_a, mu_b, sigma_b, a, b,
                                           sigma_y):
  """Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
  return varying_intercepts_and_slopes_model(floor, county).log_prob(
      [mu_a, sigma_a, mu_b, sigma_b, a, b, sigma_y, log_radon])

@tf.function
def sample_varying_intercepts_and_slopes(num_chains, num_results,
                                         num_burnin_steps):
  """Samples from the varying intercepts and slopes model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=varying_intercepts_and_slopes_log_prob,
      num_leapfrog_steps=50,
      step_size=0.01)

  initial_state = [
      tf.zeros([num_chains], name='init_mu_a'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_mu_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_b'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_a'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
  ]
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Identity(),  # mu_a
      tfb.Exp(),       # sigma_a
      tfb.Identity(),  # mu_b
      tfb.Exp(),       # sigma_b
      tfb.Identity(),  # a
      tfb.Identity(),  # b
      tfb.Exp()        # sigma_y
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

VaryingInterceptsAndSlopesModel = collections.namedtuple(
    'VaryingInterceptsAndSlopesModel',
    ['mu_a', 'sigma_a', 'mu_b', 'sigma_b', 'a', 'b', 'sigma_y'])

samples, acceptance_probs = sample_varying_intercepts_and_slopes(
    num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=500)

print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
varying_intercepts_and_slopes_samples = VaryingInterceptsAndSlopesModel._make(
    samples)

Acceptance Probabilities:  [0.988 0.985 0.992 0.938]

for var in ['mu_a', 'sigma_a', 'mu_b', 'sigma_b']:
  print(
      'R-hat for ', var, '\t: ',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
          getattr(varying_intercepts_and_slopes_samples, var)).numpy())

R-hat for  mu_a     :  1.010764
R-hat for  sigma_a  :  1.0078123
R-hat for  mu_b     :  1.0279609
R-hat for  sigma_b  :  1.3165458

varying_intercepts_and_slopes_estimates = LinearEstimates(
    sample_mean(varying_intercepts_and_slopes_samples.a),
    sample_mean(varying_intercepts_and_slopes_samples.b))

plot_intercepts_and_slopes(
    varying_intercepts_and_slopes_estimates,
    'Log Radon Estimates (Varying Intercepts and Slopes)')

png

forest_plot(
    num_chains=4,
    num_vars=num_counties,
    var_name='a',
    var_labels=county_name,
    samples=varying_intercepts_and_slopes_samples.a.numpy())
forest_plot(
    num_chains=4,
    num_vars=num_counties,
    var_name='b',
    var_labels=county_name,
    samples=varying_intercepts_and_slopes_samples.b.numpy())

png

png

6 Adicionando Preditores em Nível de Grupo

Um ponto forte principal dos modelos multiníveis é a capacidade de lidar com preditores em vários níveis simultaneamente. Se considerarmos o modelo de interceptações variáveis ​​acima:

\(y_i = \alpha_{j[i]} + \beta x_{i} + \epsilon_i\) podemos, em vez de um efeito aleatório simples para descrever a variação no valor radon esperado, especifique outro modelo de regressão com um co-variável em nível de condado. Aqui, usamos o urânio condado lendo \(u_j\), que é pensado para ser relacionado com os níveis de radão:

\(\alpha_j = \gamma_0 + \gamma_1 u_j + \zeta_j\)\(\zeta_j \sim N(0, \sigma_{\alpha}^2)\) Assim, estamos agora incorporando um indicador de nível de casa (chão ou cave), bem como um preditor do condado-nível (de urânio).

Observe que o modelo tem ambas as variáveis ​​indicadoras para cada condado, mais uma covariável em nível de condado. Na regressão clássica, isso resultaria em colinearidade. Em um modelo multinível, o agrupamento parcial das interceptações em direção ao valor esperado do modelo linear de nível de grupo evita isso.

Preditores de nível grupo também servem para reduzir a variação de nível grupo\(\sigma_{\alpha}\). Uma implicação importante disso é que a estimativa em nível de grupo induz um agrupamento mais forte.

6.1 Modelo de interceptações hierárquicas

png

def hierarchical_intercepts_model(floor, county, log_uranium):
  """Creates a joint distribution for the varying slope model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_a
      lambda sigma_a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # eps_a
          loc=tf.zeros([num_counties]),
          scale_identity_multiplier=sigma_a),
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_0
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_1
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # b
      tfd.Uniform(low=0., high=100),  # sigma_y
      lambda sigma_y, b, gamma_1, gamma_0, eps_a: tfd.
      MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=affine(
              floor, b[..., tf.newaxis],
              affine(log_uranium, gamma_1[..., tf.newaxis], 
                     gamma_0[..., tf.newaxis]) + tf.gather(eps_a, county, axis=-1)),
          scale_identity_multiplier=sigma_y)
  ])


def hierarchical_intercepts_log_prob(sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, b,
                                     sigma_y):
  """Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
  return hierarchical_intercepts_model(floor, county, log_uranium).log_prob(
      [sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, b, sigma_y, log_radon])

@tf.function
def sample_hierarchical_intercepts(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
  """Samples from the hierarchical intercepts model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=hierarchical_intercepts_log_prob,
      num_leapfrog_steps=10,
      step_size=0.01)

  initial_state = [
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='eps_a'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_0'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_1'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
  ]
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Exp(),       # sigma_a
      tfb.Identity(),  # eps_a
      tfb.Identity(),  # gamma_0
      tfb.Identity(),  # gamma_0
      tfb.Identity(),  # b
      # Maps reals to [0, 100].
      tfb.Chain([tfb.Shift(shift=50.),
                 tfb.Scale(scale=50.),
                 tfb.Tanh()])  # sigma_y
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

HierarchicalInterceptsModel = collections.namedtuple(
    'HierarchicalInterceptsModel',
    ['sigma_a', 'eps_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'b', 'sigma_y'])

samples, acceptance_probs = sample_hierarchical_intercepts(
    num_chains=4, num_results=2000, num_burnin_steps=500)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
hierarchical_intercepts_samples = HierarchicalInterceptsModel._make(samples)

Acceptance Probabilities:  [0.9615 0.941  0.955  0.95  ]

for var in ['sigma_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'b', 'sigma_y']:
  print(
      'R-hat for', var, ':',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
          getattr(hierarchical_intercepts_samples, var)).numpy())

R-hat for sigma_a : 1.0469627
R-hat for gamma_0 : 1.0016835
R-hat for gamma_1 : 1.0097923
R-hat for b : 1.0014259
R-hat for sigma_y : 1.0025403

def plot_hierarchical_intercepts():
  mean_and_var = lambda x : [reduce_samples(x, fn) for fn in [np.mean, np.var]]
  gamma_0_mean, gamma_0_var = mean_and_var(
    hierarchical_intercepts_samples.gamma_0)
  gamma_1_mean, gamma_1_var = mean_and_var(
    hierarchical_intercepts_samples.gamma_1)
  eps_a_means, eps_a_vars  = mean_and_var(hierarchical_intercepts_samples.eps_a)

  mu_a_means = gamma_0_mean + gamma_1_mean * log_uranium
  mu_a_vars = gamma_0_var + np.square(log_uranium) * gamma_1_var
  a_means = mu_a_means + eps_a_means[county]
  a_stds = np.sqrt(mu_a_vars + eps_a_vars[county])

  plt.figure()
  plt.scatter(log_uranium, a_means, marker='.', c='C0')
  xvals = np.linspace(-1, 0.8)
  plt.plot(xvals,gamma_0_mean + gamma_1_mean * xvals, 'k--')
  plt.xlim(-1, 0.8)

  for ui, m, se in zip(log_uranium, a_means, a_stds):
    plt.plot([ui, ui], [m - se, m + se], 'C1-', alpha=0.1)
  plt.xlabel('County-level uranium')
  plt.ylabel('Intercept estimate')


plot_hierarchical_intercepts()

png

Os erros padrão nas interceptações são mais estreitos do que no modelo de agrupamento parcial sem uma covariável em nível de condado.

6.2 Correlações entre os níveis

Em alguns casos, ter preditores em vários níveis pode revelar correlação entre variáveis ​​de nível individual e resíduos de grupo. Podemos explicar isso incluindo a média dos preditores individuais como uma covariável no modelo para a interceptação do grupo.

\(\alpha_j = \gamma_0 + \gamma_1 u_j + \gamma_2 \bar{x} + \zeta_j\) Estes são amplamente referido como efeitos contextuais.

png

# Create a new variable for mean of floor across counties
xbar = tf.convert_to_tensor(radon.groupby('county')['floor'].mean(), tf.float32)
xbar = tf.gather(xbar, county, axis=-1)

def contextual_effects_model(floor, county, log_uranium, xbar):
  """Creates a joint distribution for the varying slope model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_a
      lambda sigma_a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # eps_a
          loc=tf.zeros([num_counties]),
          scale_identity_multiplier=sigma_a),
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_0
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_1
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_2
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # b
      tfd.Uniform(low=0., high=100),  # sigma_y
      lambda sigma_y, b, gamma_2, gamma_1, gamma_0, eps_a: tfd.
      MultivariateNormalDiag(  # y
          loc=affine(
              floor, b[..., tf.newaxis],
              affine(log_uranium, gamma_1[..., tf.newaxis], gamma_0[
                  ..., tf.newaxis]) + affine(xbar, gamma_2[..., tf.newaxis]) +
              tf.gather(eps_a, county, axis=-1)),
          scale_identity_multiplier=sigma_y)
  ])


def contextual_effects_log_prob(sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, gamma_2, b,
                                sigma_y):
  """Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
  return contextual_effects_model(floor, county, log_uranium, xbar).log_prob(
      [sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, gamma_2, b, sigma_y, log_radon])

@tf.function
def sample_contextual_effects(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
  """Samples from the hierarchical intercepts model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=contextual_effects_log_prob,
      num_leapfrog_steps=10,
      step_size=0.01)

  initial_state = [
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='eps_a'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_0'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_1'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_2'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
  ]
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Exp(),       # sigma_a
      tfb.Identity(),  # eps_a
      tfb.Identity(),  # gamma_0
      tfb.Identity(),  # gamma_1
      tfb.Identity(),  # gamma_2
      tfb.Identity(),  # b
      tfb.Chain([tfb.Shift(shift=50.),
                 tfb.Scale(scale=50.),
                 tfb.Tanh()])  # sigma_y
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

ContextualEffectsModel = collections.namedtuple(
    'ContextualEffectsModel',
    ['sigma_a', 'eps_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y'])

samples, acceptance_probs = sample_contextual_effects(
    num_chains=4, num_results=2000, num_burnin_steps=500)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
contextual_effects_samples = ContextualEffectsModel._make(samples)

Acceptance Probabilities:  [0.9505 0.9595 0.951  0.9535]

for var in ['sigma_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y']:
  print(
      'R-hat for ', var, ': ',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
          getattr(contextual_effects_samples, var)).numpy())

R-hat for  sigma_a :  1.0709597
R-hat for  gamma_0 :  1.0067923
R-hat for  gamma_1 :  1.0089629
R-hat for  gamma_2 :  1.0054177
R-hat for  b :  1.0018929
R-hat for  sigma_y :  1.0032713

for var in ['gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2']:
  var_samples = getattr(contextual_effects_samples, var)
  mean = var_samples.numpy().mean()
  std = var_samples.numpy().std()
  r_hat = tfp.mcmc.potential_scale_reduction(var_samples).numpy()
  n_eff = tfp.mcmc.effective_sample_size(var_samples).numpy().sum()

  print(var, ' mean: ', mean, ' std: ', std, ' n_eff: ', n_eff, ' r_hat: ',
        r_hat)

gamma_0  mean:  1.3934746  std:  0.04966602  n_eff:  816.21265  r_hat:  1.0067923
gamma_1  mean:  0.7229424  std:  0.088611916  n_eff:  1462.486  r_hat:  1.0089629
gamma_2  mean:  0.40893936  std:  0.20304097  n_eff:  457.8165  r_hat:  1.0054177

Portanto, podemos inferir a partir disso que condados com maiores proporções de casas sem subsolos tendem a ter níveis basais de radônio mais elevados. Talvez isso esteja relacionado ao tipo de solo, que por sua vez pode influenciar o tipo de estruturas que são construídas.

6.3 Predição

Gelman (2006) usou testes de validação cruzada para verificar o erro de predição dos modelos unpooled, pooled e parcialmente pooled.

Erros de predição de validação cruzada média quadrada:

  • unpooled = 0,86
  • agrupado = 0,84
  • multinível = 0,79

Existem dois tipos de previsão que podem ser feitos em um modelo multinível:

  1. Um novo indivíduo dentro de um grupo existente
  2. Um novo indivíduo dentro de um novo grupo

Por exemplo, se quisermos fazer uma previsão para uma nova casa sem porão no condado de St. Louis, precisamos apenas obter uma amostra do modelo de radônio com a interceptação apropriada.

county_name.index('St Louis')

69

Aquilo é,

\[\tilde{y}_i \sim N(\alpha_{69} + \beta (x_i=1), \sigma_y^2)\]

st_louis_log_uranium = tf.convert_to_tensor(
    radon.where(radon['county'] == 69)['log_uranium_ppm'].mean(), tf.float32)
st_louis_xbar = tf.convert_to_tensor(
    radon.where(radon['county'] == 69)['floor'].mean(), tf.float32)

@tf.function
def intercept_a(gamma_0, gamma_1, gamma_2, eps_a, log_uranium, xbar, county):
  return (affine(log_uranium, gamma_1, gamma_0) + affine(xbar, gamma_2) +
          tf.gather(eps_a, county, axis=-1))


def contextual_effects_predictive_model(floor, county, log_uranium, xbar,
                                        st_louis_log_uranium, st_louis_xbar):
  """Creates a joint distribution for the contextual effects model."""
  return tfd.JointDistributionSequential([
      tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5),  # sigma_a
      lambda sigma_a: tfd.MultivariateNormalDiag(  # eps_a
          loc=tf.zeros([num_counties]),
          scale_identity_multiplier=sigma_a),
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_0
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_1
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # gamma_2
      tfd.Normal(loc=0., scale=1e5),  # b
      tfd.Uniform(low=0., high=100),  # sigma_y
      # y
      lambda sigma_y, b, gamma_2, gamma_1, gamma_0, eps_a: (
        tfd.MultivariateNormalDiag(
          loc=affine(
              floor, b[..., tf.newaxis],
              intercept_a(gamma_0[..., tf.newaxis], 
                          gamma_1[..., tf.newaxis], gamma_2[..., tf.newaxis],
                          eps_a, log_uranium, xbar, county)),
          scale_identity_multiplier=sigma_y)),
      # stl_pred
      lambda _, sigma_y, b, gamma_2, gamma_1, gamma_0, eps_a: tfd.Normal(
          loc=intercept_a(gamma_0, gamma_1, gamma_2, eps_a,
                          st_louis_log_uranium, st_louis_xbar, 69) + b,
          scale=sigma_y)
  ])


@tf.function
def contextual_effects_predictive_log_prob(sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1,
                                           gamma_2, b, sigma_y, stl_pred):
  """Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
  return contextual_effects_predictive_model(floor, county, log_uranium, xbar,
                                             st_louis_log_uranium,
                                             st_louis_xbar).log_prob([
                                                 sigma_a, eps_a, gamma_0,
                                                 gamma_1, gamma_2, b, sigma_y,
                                                 log_radon, stl_pred
                                             ])

@tf.function
def sample_contextual_effects_predictive(num_chains, num_results,
                                         num_burnin_steps):
  """Samples from the contextual effects predictive model."""
  hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
      target_log_prob_fn=contextual_effects_predictive_log_prob,
      num_leapfrog_steps=50,
      step_size=0.01)

  initial_state = [
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
      tf.zeros([num_chains, num_counties], name='eps_a'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_0'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_1'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_2'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
      tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y'),
      tf.zeros([num_chains], name='init_stl_pred')
  ]
  unconstraining_bijectors = [
      tfb.Exp(),       # sigma_a
      tfb.Identity(),  # eps_a
      tfb.Identity(),  # gamma_0
      tfb.Identity(),  # gamma_1
      tfb.Identity(),  # gamma_2
      tfb.Identity(),  # b
      tfb.Chain([tfb.Shift(shift=50.),
                 tfb.Scale(scale=50.),
                 tfb.Tanh()]),  # sigma_y
      tfb.Identity(),  # stl_pred
  ]
  kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
      inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
  samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
      num_results=num_results,
      num_burnin_steps=num_burnin_steps,
      current_state=initial_state,
      kernel=kernel)

  acceptance_probs = tf.reduce_mean(
      tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)

  return samples, acceptance_probs

ContextualEffectsPredictiveModel = collections.namedtuple(
    'ContextualEffectsPredictiveModel', [
        'sigma_a', 'eps_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y',
        'stl_pred'
    ])

samples, acceptance_probs = sample_contextual_effects_predictive(
    num_chains=4, num_results=2000, num_burnin_steps=500)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
contextual_effects_pred_samples = ContextualEffectsPredictiveModel._make(
    samples)

Acceptance Probabilities:  [0.9165 0.978  0.9755 0.9785]

for var in [
    'sigma_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y', 'stl_pred'
]:
  print(
      'R-hat for ', var, ': ',
      tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
          getattr(contextual_effects_pred_samples, var)).numpy())

R-hat for  sigma_a :  1.0325582
R-hat for  gamma_0 :  1.0033548
R-hat for  gamma_1 :  1.0011047
R-hat for  gamma_2 :  1.001153
R-hat for  b :  1.0020066
R-hat for  sigma_y :  1.0128921
R-hat for  stl_pred :  1.0058256

plot_traces('stl_pred', contextual_effects_pred_samples.stl_pred, num_chains=4)

png

plot_posterior('stl_pred', contextual_effects_pred_samples.stl_pred)

png

7 conclusões

Benefícios dos modelos multiníveis:

  • Contabilização da estrutura hierárquica natural dos dados observacionais.
  • Estimativa de coeficientes para grupos (sub-representados).
  • Incorporar informações de nível individual e de grupo ao estimar coeficientes de nível de grupo.
  • Permitindo a variação entre os coeficientes de nível individual entre os grupos.

Referências

Gelman, A., & Hill, J. (2006). Análise de dados usando modelos de regressão e multiníveis / hierárquicos (1ª ed.). Cambridge University Press.

Gelman, A. (2006). Modelagem multinível (hierárquica): o que pode e não pode fazer. Technometrics, 48 ​​(3), 432-435.