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 rater_fit object.
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] 0.37 0.00 0.07 0.25 0.33 0.37 0.42 0.51
#> pi[2] 0.41 0.00 0.07 0.28 0.36 0.41 0.45 0.54
#> pi[3] 0.14 0.00 0.05 0.06 0.11 0.14 0.17 0.25
#> pi[4] 0.08 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 0.89 0.94
#> theta[1,1,2] 0.10 0.00 0.04 0.04 0.08 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 0.13
#> theta[1,2,2] 0.85 0.00 0.04 0.76 0.82 0.86 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 0.02 0.00 0.00 0.01 0.02 0.06
#> theta[1,3,1] 0.05 0.00 0.04 0.00 0.02 0.03 0.06 0.16
#> theta[1,3,2] 0.08 0.00 0.08 0.00 0.02 0.06 0.12 0.28
#> theta[1,3,3] 0.79 0.00 0.09 0.58 0.74 0.81 0.86 0.94
#> theta[1,3,4] 0.08 0.00 0.06 0.01 0.03 0.07 0.11 0.22
#> theta[1,4,1] 0.09 0.00 0.08 0.00 0.03 0.07 0.13 0.30
#> theta[1,4,2] 0.09 0.00 0.08 0.00 0.03 0.07 0.13 0.29
#> theta[1,4,3] 0.13 0.00 0.11 0.00 0.04 0.10 0.18 0.41
#> theta[1,4,4] 0.69 0.00 0.14 0.40 0.60 0.70 0.79 0.91
#> theta[2,1,1] 0.75 0.00 0.08 0.57 0.70 0.76 0.81 0.90
#> theta[2,1,2] 0.17 0.00 0.07 0.05 0.12 0.16 0.21 0.33
#> theta[2,1,3] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[2,1,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.15
#> 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 0.59 0.65 0.76
#> theta[2,2,3] 0.30 0.00 0.09 0.15 0.24 0.30 0.36 0.48
#> theta[2,2,4] 0.04 0.00 0.03 0.00 0.01 0.03 0.05 0.13
#> theta[2,3,1] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.11 0.27
#> theta[2,3,2] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.11 0.27
#> theta[2,3,3] 0.62 0.00 0.13 0.35 0.54 0.63 0.72 0.85
#> theta[2,3,4] 0.22 0.00 0.11 0.04 0.13 0.20 0.29 0.48
#> theta[2,4,1] 0.11 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.16 0.36
#> theta[2,4,2] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.16 0.37
#> theta[2,4,3] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.38
#> theta[2,4,4] 0.65 0.00 0.15 0.33 0.56 0.67 0.77 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 0.06 0.01 0.05 0.09 0.13 0.23
#> theta[3,2,2] 0.73 0.00 0.08 0.56 0.67 0.73 0.79 0.87
#> theta[3,2,3] 0.14 0.00 0.06 0.04 0.09 0.13 0.18 0.28
#> theta[3,2,4] 0.04 0.00 0.03 0.00 0.01 0.03 0.05 0.13
#> theta[3,3,1] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.12 0.28
#> theta[3,3,2] 0.18 0.00 0.11 0.03 0.10 0.16 0.24 0.43
#> theta[3,3,3] 0.51 0.00 0.13 0.25 0.41 0.51 0.60 0.76
#> theta[3,3,4] 0.23 0.00 0.11 0.06 0.15 0.22 0.31 0.48
#> theta[3,4,1] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.38
#> theta[3,4,2] 0.12 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.17 0.39
#> theta[3,4,3] 0.14 0.00 0.11 0.01 0.05 0.11 0.20 0.43
#> theta[3,4,4] 0.63 0.00 0.15 0.31 0.52 0.64 0.74 0.89
#> theta[4,1,1] 0.83 0.00 0.07 0.66 0.78 0.84 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 0.19
#> theta[4,2,2] 0.73 0.00 0.08 0.55 0.67 0.73 0.79 0.87
#> theta[4,2,3] 0.13 0.00 0.06 0.03 0.08 0.12 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 0.12 0.27
#> theta[4,3,2] 0.08 0.00 0.07 0.00 0.03 0.06 0.11 0.27
#> theta[4,3,3] 0.69 0.00 0.13 0.42 0.61 0.70 0.78 0.91
#> theta[4,3,4] 0.15 0.00 0.10 0.01 0.07 0.13 0.20 0.39
#> theta[4,4,1] 0.11 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.16 0.37
#> theta[4,4,2] 0.12 0.00 0.11 0.00 0.04 0.09 0.17 0.40
#> 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 0.32 0.55 0.67 0.77 0.91
#> theta[5,1,1] 0.87 0.00 0.07 0.71 0.82 0.87 0.91 0.97
#> theta[5,1,2] 0.05 0.00 0.05 0.00 0.02 0.04 0.08 0.17
#> theta[5,1,3] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[5,1,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.06 0.14
#> theta[5,2,1] 0.14 0.00 0.06 0.04 0.10 0.14 0.18 0.29
#> theta[5,2,2] 0.65 0.00 0.09 0.47 0.60 0.66 0.72 0.81
#> theta[5,2,3] 0.17 0.00 0.07 0.05 0.11 0.16 0.21 0.33
#> theta[5,2,4] 0.04 0.00 0.04 0.00 0.01 0.03 0.05 0.13
#> theta[5,3,1] 0.08 0.00 0.08 0.00 0.03 0.06 0.12 0.28
#> 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 0.33 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 0.01 0.04 0.09 0.17 0.37
#> theta[5,4,2] 0.11 0.00 0.10 0.00 0.04 0.09 0.16 0.36
#> 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 0.15 0.32 0.53 0.64 0.74 0.90
#> log_p_z[1,1] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.67
#> log_p_z[1,2] -20.01 0.04 2.28 -25.05 -21.38 -19.79 -18.41 -16.09
#> log_p_z[1,3] -24.76 0.09 4.26 -34.43 -27.16 -24.36 -21.75 -17.74
#> log_p_z[1,4] -22.07 0.08 4.44 -32.35 -24.57 -21.58 -18.96 -14.95
#> log_p_z[2,1] -29.80 0.07 4.28 -38.99 -32.49 -29.30 -26.73 -22.88
#> log_p_z[2,2] -21.03 0.04 2.42 -26.19 -22.57 -20.84 -19.36 -16.80
#> log_p_z[2,3] -7.61 0.02 1.21 -10.21 -8.30 -7.51 -6.78 -5.60
#> log_p_z[2,4] -16.32 0.08 4.14 -25.98 -18.62 -15.77 -13.36 -9.79
#> log_p_z[3,1] -11.62 0.03 1.58 -15.20 -12.58 -11.44 -10.45 -9.06
#> log_p_z[3,2] -10.78 0.03 1.46 -14.16 -11.60 -10.59 -9.76 -8.43
#> log_p_z[3,3] -23.38 0.07 3.40 -30.81 -25.47 -23.08 -21.02 -17.62
#> log_p_z[3,4] -21.99 0.07 3.70 -30.36 -24.19 -21.61 -19.41 -15.75
#> log_p_z[4,1] -14.63 0.03 1.83 -18.46 -15.75 -14.49 -13.37 -11.35
#> log_p_z[4,2] -7.56 0.01 0.92 -9.54 -8.13 -7.50 -6.90 -6.00
#> log_p_z[4,3] -20.78 0.08 4.35 -30.83 -23.35 -20.29 -17.59 -13.99
#> log_p_z[4,4] -21.91 0.08 4.24 -31.86 -24.35 -21.43 -18.87 -15.23
#> log_p_z[5,1] -21.44 0.04 2.50 -26.80 -23.07 -21.30 -19.69 -17.00
#> log_p_z[5,2] -3.72 0.01 0.43 -4.63 -3.99 -3.70 -3.41 -2.91
#> log_p_z[5,3] -18.78 0.08 4.22 -28.62 -21.36 -18.31 -15.62 -12.22
#> log_p_z[5,4] -21.89 0.08 4.29 -31.61 -24.33 -21.39 -18.87 -15.01
#> log_p_z[6,1] -21.42 0.04 2.52 -26.81 -23.06 -21.23 -19.66 -16.97
#> log_p_z[6,2] -5.47 0.01 0.66 -6.89 -5.89 -5.42 -5.01 -4.34
#> log_p_z[6,3] -17.58 0.08 4.09 -27.30 -20.01 -17.07 -14.48 -11.24
#> log_p_z[6,4] -21.65 0.08 4.21 -31.25 -24.01 -21.12 -18.66 -14.78
#> log_p_z[7,1] -6.00 0.01 0.60 -7.32 -6.38 -5.96 -5.57 -4.93
#> log_p_z[7,2] -14.94 0.03 1.70 -18.72 -15.96 -14.76 -13.77 -12.09
#> log_p_z[7,3] -24.27 0.07 3.54 -31.96 -26.41 -23.98 -21.75 -18.39
#> log_p_z[7,4] -22.00 0.07 3.69 -30.39 -24.12 -21.59 -19.44 -15.82
#> log_p_z[8,1] -29.85 0.07 4.39 -39.85 -32.37 -29.38 -26.75 -22.58
#> log_p_z[8,2] -18.28 0.03 2.09 -22.76 -19.59 -18.15 -16.83 -14.54
#> log_p_z[8,3] -5.72 0.01 0.82 -7.42 -6.23 -5.65 -5.14 -4.27
#> log_p_z[8,4] -18.49 0.08 4.27 -28.19 -21.01 -17.91 -15.36 -11.72
#> log_p_z[9,1] -20.02 0.04 2.27 -24.77 -21.39 -19.89 -18.42 -15.94
#> log_p_z[9,2] -4.51 0.01 0.59 -5.78 -4.87 -4.47 -4.10 -3.50
#> log_p_z[9,3] -19.77 0.08 4.30 -29.68 -22.40 -19.19 -16.61 -13.08
#> log_p_z[9,4] -21.67 0.08 4.30 -31.55 -24.11 -21.13 -18.71 -14.95
#> log_p_z[10,1] -22.32 0.04 2.40 -27.44 -23.83 -22.16 -20.62 -18.05
#> log_p_z[10,2] -7.11 0.01 0.72 -8.64 -7.58 -7.05 -6.61 -5.85
#> log_p_z[10,3] -16.92 0.06 3.14 -23.97 -18.91 -16.51 -14.62 -11.93
#> log_p_z[10,4] -21.34 0.07 3.55 -29.32 -23.42 -21.03 -18.83 -15.49
#> log_p_z[11,1] -29.73 0.07 4.40 -40.07 -32.21 -29.24 -26.65 -22.57
#> log_p_z[11,2] -29.32 0.08 4.41 -39.69 -31.87 -28.94 -26.14 -22.13
#> log_p_z[11,3] -18.26 0.08 3.54 -26.64 -20.00 -17.72 -15.87 -12.97
#> log_p_z[11,4] -5.82 0.01 1.01 -7.95 -6.45 -5.75 -5.12 -4.01
#> log_p_z[12,1] -22.95 0.04 2.74 -28.83 -24.66 -22.77 -21.03 -18.19
#> log_p_z[12,2] -9.60 0.02 1.28 -12.61 -10.31 -9.47 -8.73 -7.47
#> log_p_z[12,3] -15.21 0.07 4.04 -24.72 -17.64 -14.69 -12.32 -8.95
#> log_p_z[12,4] -19.21 0.08 4.05 -28.60 -21.48 -18.73 -16.35 -12.59
#> log_p_z[13,1] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.67
#> log_p_z[13,2] -20.01 0.04 2.28 -25.05 -21.38 -19.79 -18.41 -16.09
#> log_p_z[13,3] -24.76 0.09 4.26 -34.43 -27.16 -24.36 -21.75 -17.74
#> log_p_z[13,4] -22.07 0.08 4.44 -32.35 -24.57 -21.58 -18.96 -14.95
#> log_p_z[14,1] -19.02 0.04 2.37 -24.02 -20.52 -18.85 -17.38 -14.84
#> log_p_z[14,2] -6.26 0.01 0.87 -8.22 -6.77 -6.17 -5.66 -4.79
#> log_p_z[14,3] -18.76 0.08 4.22 -28.67 -21.21 -18.16 -15.69 -12.34
#> log_p_z[14,4] -21.89 0.08 4.27 -31.26 -24.28 -21.39 -18.95 -14.97
#> log_p_z[15,1] -4.40 0.01 0.41 -5.28 -4.67 -4.37 -4.11 -3.68
#> log_p_z[15,2] -17.25 0.03 1.83 -21.27 -18.40 -17.10 -15.97 -14.01
#> log_p_z[15,3] -24.27 0.07 3.52 -32.14 -26.36 -23.95 -21.79 -18.18
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#> log_lik[22] -4.65 0.01 0.59 -5.92 -5.02 -4.61 -4.24 -3.62
#> log_lik[23] -3.72 0.01 0.43 -4.63 -3.99 -3.70 -3.41 -2.91
#> log_lik[24] -5.79 0.01 0.62 -7.23 -6.15 -5.73 -5.36 -4.79
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#> log_lik[29] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.67
#> log_lik[30] -6.82 0.01 0.85 -8.80 -7.30 -6.74 -6.22 -5.43
#> log_lik[31] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.67
#> log_lik[32] -6.05 0.01 0.93 -8.06 -6.63 -5.99 -5.40 -4.44
#> log_lik[33] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.67
#> log_lik[34] -3.03 0.00 0.36 -3.77 -3.27 -3.03 -2.78 -2.38
#> log_lik[35] -5.53 0.01 0.69 -7.03 -5.97 -5.48 -5.05 -4.32
#> log_lik[36] -9.92 0.02 1.19 -12.52 -10.66 -9.87 -9.10 -7.79
#> log_lik[37] -7.61 0.01 0.79 -9.30 -8.08 -7.56 -7.05 -6.25
#> log_lik[38] -9.01 0.01 0.86 -10.78 -9.56 -9.00 -8.45 -7.39
#> log_lik[39] -7.27 0.02 1.10 -9.71 -7.93 -7.18 -6.52 -5.35
#> log_lik[40] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.67
#> log_lik[41] -2.21 0.00 0.30 -2.83 -2.40 -2.19 -2.00 -1.67
#> log_lik[42] -6.00 0.01 0.60 -7.31 -6.38 -5.96 -5.57 -4.93
#> log_lik[43] -5.64 0.01 0.51 -6.74 -5.95 -5.60 -5.29 -4.74
#> log_lik[44] -4.40 0.01 0.41 -5.28 -4.67 -4.37 -4.11 -3.68
#> log_lik[45] -3.03 0.00 0.36 -3.77 -3.27 -3.03 -2.78 -2.38
#> lp__ -463.96 0.18 6.30 -476.98 -467.99 -463.61 -459.50 -452.71
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#> log_lik[43] 5040 1
#> log_lik[44] 5793 1
#> log_lik[45] 6098 1
#> lp__ 1232 1
#>
#> Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Mon Sep 11 19:17:32 2023.
#> 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).
# }