stanfit object from a rater_fit object.R/rater_fit_class.R
get_stanfit.RdGet the underlying stanfit object from a rater_fit object.
get_stanfit(fit)A stanfit object from rstan.
# \donttest{
fit <- rater(anesthesia, "dawid_skene", verbose = FALSE)
stan_fit <- get_stanfit(fit)
stan_fit
#> Inference for Stan model: dawid_skene.
#> 4 chains, each with iter=2000; warmup=1000; thin=1;
#> post-warmup draws per chain=1000, total post-warmup draws=4000.
#>
#> mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5%
#> pi[1] 0.38 0.00 0.06 0.25 0.33 0.38 0.42 0.51
#> pi[2] 0.40 0.00 0.07 0.28 0.36 0.40 0.45 0.53
#> pi[3] 0.14 0.00 0.05 0.06 0.11 0.14 0.17 0.25
#> pi[4] 0.07 0.00 0.04 0.02 0.05 0.07 0.10 0.16
#> theta[1,1,1] 0.86 0.00 0.04 0.77 0.84 0.87 0.90 0.94
#> theta[1,1,2] 0.10 0.00 0.04 0.04 0.07 0.10 0.13 0.19
#> theta[1,1,3] 0.02 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.06
#> theta[1,1,4] 0.02 0.00 0.02 0.00 0.01 0.01 0.02 0.06
#> theta[1,2,1] 0.06 0.00 0.03 0.01 0.04 0.06 0.08 0.14
#> theta[1,2,2] 0.85 0.00 0.04 0.76 0.82 0.85 0.88 0.93
#> theta[1,2,3] 0.07 0.00 0.03 0.02 0.05 0.07 0.09 0.14
#> theta[1,2,4] 0.02 0.00 0.01 0.00 0.00 0.01 0.02 0.05
#> theta[1,3,1] 0.05 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.07 0.16
#> theta[1,3,2] 0.08 0.00 0.08 0.00 0.02 0.06 0.12 0.29
#> theta[1,3,3] 0.79 0.00 0.09 0.59 0.73 0.80 0.86 0.94
#> theta[1,3,4] 0.08 0.00 0.06 0.01 0.04 0.07 0.11 0.21
#> theta[1,4,1] 0.09 0.00 0.08 0.00 0.03 0.07 0.13 0.31
#> theta[1,4,2] 0.09 0.00 0.08 0.00 0.03 0.07 0.13 0.30
#> theta[1,4,3] 0.13 0.00 0.11 0.00 0.04 0.10 0.18 0.40
#> theta[1,4,4] 0.69 0.00 0.14 0.40 0.60 0.70 0.79 0.92
#> theta[2,1,1] 0.75 0.00 0.08 0.58 0.70 0.76 0.81 0.89
#> theta[2,1,2] 0.17 0.00 0.07 0.05 0.12 0.16 0.21 0.34
#> theta[2,1,3] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.05 0.13
#> theta[2,1,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[2,2,1] 0.07 0.00 0.05 0.01 0.04 0.06 0.10 0.19
#> theta[2,2,2] 0.58 0.00 0.09 0.40 0.52 0.58 0.65 0.75
#> theta[2,2,3] 0.31 0.00 0.09 0.15 0.25 0.30 0.37 0.49
#> theta[2,2,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.05 0.14
#> theta[2,3,1] 0.08 0.00 0.08 0.00 0.03 0.06 0.12 0.28
#> theta[2,3,2] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.11 0.28
#> theta[2,3,3] 0.62 0.00 0.13 0.35 0.53 0.63 0.72 0.86
#> theta[2,3,4] 0.21 0.00 0.12 0.04 0.12 0.20 0.28 0.47
#> theta[2,4,1] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.16 0.39
#> theta[2,4,2] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.16 0.36
#> theta[2,4,3] 0.12 0.00 0.11 0.00 0.04 0.09 0.17 0.39
#> theta[2,4,4] 0.65 0.00 0.15 0.33 0.54 0.66 0.76 0.91
#> theta[3,1,1] 0.88 0.00 0.06 0.73 0.84 0.89 0.93 0.97
#> theta[3,1,2] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[3,1,3] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[3,1,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[3,2,1] 0.09 0.00 0.05 0.01 0.05 0.08 0.12 0.22
#> theta[3,2,2] 0.73 0.00 0.08 0.55 0.67 0.74 0.79 0.88
#> theta[3,2,3] 0.14 0.00 0.07 0.04 0.09 0.13 0.18 0.29
#> theta[3,2,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.05 0.13
#> theta[3,3,1] 0.08 0.00 0.08 0.00 0.03 0.06 0.11 0.28
#> theta[3,3,2] 0.18 0.00 0.10 0.03 0.10 0.16 0.24 0.42
#> theta[3,3,3] 0.51 0.00 0.14 0.25 0.41 0.51 0.61 0.77
#> theta[3,3,4] 0.23 0.00 0.11 0.06 0.15 0.22 0.30 0.49
#> theta[3,4,1] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.38
#> theta[3,4,2] 0.11 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.36
#> theta[3,4,3] 0.14 0.00 0.11 0.01 0.05 0.11 0.20 0.41
#> theta[3,4,4] 0.63 0.00 0.15 0.31 0.52 0.64 0.74 0.90
#> theta[4,1,1] 0.83 0.00 0.07 0.66 0.78 0.83 0.88 0.94
#> theta[4,1,2] 0.09 0.00 0.06 0.01 0.05 0.08 0.12 0.23
#> theta[4,1,3] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[4,1,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[4,2,1] 0.07 0.00 0.05 0.01 0.04 0.06 0.10 0.20
#> theta[4,2,2] 0.72 0.00 0.09 0.54 0.67 0.73 0.79 0.88
#> theta[4,2,3] 0.13 0.00 0.07 0.03 0.08 0.13 0.17 0.28
#> theta[4,2,4] 0.07 0.00 0.05 0.01 0.03 0.06 0.09 0.19
#> theta[4,3,1] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.11 0.27
#> theta[4,3,2] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.12 0.26
#> theta[4,3,3] 0.69 0.00 0.13 0.42 0.60 0.70 0.79 0.90
#> theta[4,3,4] 0.15 0.00 0.10 0.01 0.07 0.13 0.21 0.38
#> theta[4,4,1] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.36
#> theta[4,4,2] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.36
#> theta[4,4,3] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.37
#> theta[4,4,4] 0.65 0.00 0.15 0.35 0.55 0.66 0.76 0.90
#> theta[5,1,1] 0.86 0.00 0.07 0.72 0.82 0.87 0.91 0.96
#> theta[5,1,2] 0.06 0.00 0.05 0.00 0.02 0.04 0.08 0.18
#> theta[5,1,3] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.13
#> theta[5,1,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.13
#> theta[5,2,1] 0.15 0.00 0.06 0.04 0.10 0.14 0.19 0.29
#> theta[5,2,2] 0.65 0.00 0.09 0.47 0.59 0.66 0.72 0.82
#> theta[5,2,3] 0.16 0.00 0.07 0.05 0.11 0.16 0.21 0.32
#> theta[5,2,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.05 0.14
#> theta[5,3,1] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.11 0.27
#> theta[5,3,2] 0.16 0.00 0.10 0.02 0.08 0.14 0.21 0.39
#> theta[5,3,3] 0.61 0.00 0.13 0.34 0.52 0.61 0.70 0.84
#> theta[5,3,4] 0.15 0.00 0.10 0.02 0.08 0.14 0.21 0.38
#> theta[5,4,1] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.16 0.38
#> theta[5,4,2] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.37
#> theta[5,4,3] 0.14 0.00 0.11 0.01 0.05 0.11 0.20 0.43
#> theta[5,4,4] 0.63 0.00 0.16 0.31 0.52 0.64 0.75 0.90
#> log_p_z[1,1] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.68
#> log_p_z[1,2] -20.02 0.03 2.31 -25.09 -21.42 -19.83 -18.38 -16.09
#> log_p_z[1,3] -24.81 0.09 4.43 -34.63 -27.42 -24.31 -21.65 -17.74
#> log_p_z[1,4] -21.98 0.08 4.37 -32.16 -24.58 -21.36 -18.90 -15.00
#> log_p_z[2,1] -29.68 0.07 4.44 -39.87 -32.27 -29.12 -26.54 -22.63
#> log_p_z[2,2] -21.08 0.04 2.41 -26.38 -22.53 -20.89 -19.40 -16.84
#> log_p_z[2,3] -7.65 0.02 1.24 -10.34 -8.36 -7.54 -6.80 -5.61
#> log_p_z[2,4] -16.33 0.08 4.17 -25.72 -18.68 -15.74 -13.40 -9.70
#> log_p_z[3,1] -11.58 0.03 1.65 -15.25 -12.56 -11.37 -10.38 -8.94
#> log_p_z[3,2] -10.82 0.02 1.50 -14.22 -11.67 -10.64 -9.76 -8.38
#> log_p_z[3,3] -23.34 0.07 3.56 -31.70 -25.49 -22.98 -20.91 -17.37
#> log_p_z[3,4] -21.90 0.06 3.60 -29.77 -24.07 -21.57 -19.34 -15.73
#> log_p_z[4,1] -14.64 0.03 1.87 -18.72 -15.80 -14.43 -13.33 -11.39
#> log_p_z[4,2] -7.57 0.01 0.95 -9.67 -8.16 -7.49 -6.91 -5.96
#> log_p_z[4,3] -20.86 0.09 4.60 -31.41 -23.39 -20.24 -17.64 -13.80
#> log_p_z[4,4] -21.90 0.08 4.41 -32.31 -24.47 -21.32 -18.80 -14.76
#> log_p_z[5,1] -21.39 0.04 2.56 -26.99 -23.01 -21.23 -19.62 -16.86
#> log_p_z[5,2] -3.72 0.01 0.43 -4.66 -3.98 -3.68 -3.43 -2.94
#> log_p_z[5,3] -18.78 0.09 4.57 -29.36 -21.17 -18.16 -15.58 -12.03
#> log_p_z[5,4] -21.92 0.08 4.40 -32.59 -24.44 -21.36 -18.84 -14.75
#> log_p_z[6,1] -21.39 0.04 2.53 -26.92 -22.97 -21.19 -19.61 -17.05
#> log_p_z[6,2] -5.47 0.01 0.69 -7.00 -5.90 -5.42 -4.99 -4.25
#> log_p_z[6,3] -17.57 0.09 4.42 -28.11 -19.84 -16.87 -14.48 -11.21
#> log_p_z[6,4] -21.64 0.08 4.33 -31.79 -24.10 -21.12 -18.60 -14.70
#> log_p_z[7,1] -6.00 0.01 0.63 -7.35 -6.40 -5.94 -5.56 -4.89
#> log_p_z[7,2] -14.96 0.03 1.71 -18.70 -16.01 -14.82 -13.74 -12.05
#> log_p_z[7,3] -24.34 0.07 3.66 -32.66 -26.55 -23.97 -21.73 -18.21
#> log_p_z[7,4] -21.92 0.07 3.56 -29.84 -24.07 -21.66 -19.35 -15.94
#> log_p_z[8,1] -29.69 0.07 4.38 -39.64 -32.23 -29.17 -26.61 -22.68
#> log_p_z[8,2] -18.33 0.03 2.12 -22.99 -19.65 -18.15 -16.82 -14.62
#> log_p_z[8,3] -5.72 0.01 0.84 -7.50 -6.25 -5.69 -5.14 -4.24
#> log_p_z[8,4] -18.57 0.08 4.32 -28.51 -21.04 -18.00 -15.50 -11.91
#> log_p_z[9,1] -19.94 0.04 2.29 -24.86 -21.37 -19.80 -18.29 -16.03
#> log_p_z[9,2] -4.53 0.01 0.58 -5.76 -4.89 -4.48 -4.12 -3.50
#> log_p_z[9,3] -19.72 0.09 4.68 -30.44 -22.14 -19.09 -16.42 -12.64
#> log_p_z[9,4] -21.67 0.07 4.32 -31.55 -24.22 -21.17 -18.63 -14.63
#> log_p_z[10,1] -22.20 0.04 2.40 -27.54 -23.68 -22.01 -20.48 -18.02
#> log_p_z[10,2] -7.14 0.01 0.72 -8.68 -7.60 -7.08 -6.63 -5.91
#> log_p_z[10,3] -16.86 0.07 3.41 -24.56 -18.82 -16.44 -14.45 -11.58
#> log_p_z[10,4] -21.34 0.06 3.54 -29.06 -23.55 -21.06 -18.80 -15.28
#> log_p_z[11,1] -29.75 0.07 4.34 -39.53 -32.35 -29.36 -26.67 -22.61
#> log_p_z[11,2] -29.36 0.07 4.30 -39.31 -31.91 -28.89 -26.35 -22.41
#> log_p_z[11,3] -18.18 0.07 3.32 -26.13 -19.95 -17.74 -15.92 -13.05
#> log_p_z[11,4] -5.82 0.01 0.97 -7.88 -6.44 -5.76 -5.12 -4.14
#> log_p_z[12,1] -22.91 0.04 2.59 -28.43 -24.54 -22.70 -21.00 -18.43
#> log_p_z[12,2] -9.60 0.02 1.31 -12.65 -10.28 -9.44 -8.72 -7.49
#> log_p_z[12,3] -15.23 0.09 4.30 -25.29 -17.40 -14.59 -12.27 -8.93
#> log_p_z[12,4] -19.28 0.08 4.21 -29.35 -21.70 -18.67 -16.21 -12.80
#> log_p_z[13,1] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.68
#> log_p_z[13,2] -20.02 0.03 2.31 -25.09 -21.42 -19.83 -18.38 -16.09
#> log_p_z[13,3] -24.81 0.09 4.43 -34.63 -27.42 -24.31 -21.65 -17.74
#> log_p_z[13,4] -21.98 0.08 4.37 -32.16 -24.58 -21.36 -18.90 -15.00
#> log_p_z[14,1] -18.98 0.04 2.39 -24.16 -20.46 -18.83 -17.27 -14.85
#> log_p_z[14,2] -6.26 0.01 0.88 -8.20 -6.80 -6.17 -5.64 -4.77
#> log_p_z[14,3] -18.81 0.09 4.56 -29.46 -21.27 -18.10 -15.56 -11.99
#> log_p_z[14,4] -21.94 0.08 4.39 -32.16 -24.48 -21.39 -18.78 -14.93
#> log_p_z[15,1] -4.41 0.00 0.40 -5.27 -4.66 -4.38 -4.11 -3.71
#> log_p_z[15,2] -17.26 0.03 1.85 -21.24 -18.43 -17.14 -15.95 -14.04
#> log_p_z[15,3] -24.34 0.07 3.65 -32.67 -26.52 -24.01 -21.73 -18.21
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#> log_lik[22] -4.65 0.01 0.58 -5.86 -5.02 -4.61 -4.23 -3.63
#> log_lik[23] -3.72 0.01 0.43 -4.66 -3.98 -3.68 -3.43 -2.94
#> log_lik[24] -5.80 0.01 0.64 -7.28 -6.17 -5.73 -5.36 -4.75
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#> log_lik[29] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.68
#> log_lik[30] -6.81 0.01 0.86 -8.82 -7.30 -6.71 -6.23 -5.38
#> log_lik[31] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.68
#> log_lik[32] -6.06 0.01 0.91 -7.96 -6.63 -5.99 -5.41 -4.51
#> log_lik[33] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.68
#> log_lik[34] -3.05 0.00 0.36 -3.79 -3.28 -3.03 -2.80 -2.38
#> log_lik[35] -5.53 0.01 0.70 -7.00 -5.97 -5.46 -5.03 -4.33
#> log_lik[36] -9.93 0.02 1.18 -12.46 -10.66 -9.84 -9.11 -7.84
#> log_lik[37] -7.62 0.01 0.81 -9.40 -8.12 -7.54 -7.05 -6.21
#> log_lik[38] -9.00 0.01 0.86 -10.76 -9.55 -8.97 -8.43 -7.37
#> log_lik[39] -7.27 0.02 1.09 -9.61 -7.96 -7.19 -6.51 -5.32
#> log_lik[40] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.68
#> log_lik[41] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.68
#> log_lik[42] -5.99 0.01 0.63 -7.35 -6.40 -5.94 -5.56 -4.89
#> log_lik[43] -5.66 0.01 0.54 -6.84 -6.00 -5.62 -5.28 -4.72
#> log_lik[44] -4.41 0.00 0.40 -5.27 -4.66 -4.38 -4.11 -3.71
#> log_lik[45] -3.05 0.00 0.36 -3.79 -3.28 -3.03 -2.80 -2.38
#> lp__ -463.82 0.18 6.28 -477.22 -467.87 -463.34 -459.46 -452.60
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#> log_lik[43] 6130 1
#> log_lik[44] 6456 1
#> log_lik[45] 7244 1
#> lp__ 1276 1
#>
#> Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Wed Jul 23 12:16:20 2025.
#> 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).
# }