---
name: rhat_ess
kind: function
lang: cpp
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "double rhat(const double* chains, size_t m, size_t n); double rhat_split(const double* chains, size_t m, size_t n); double ess_basic(const double* chains, size_t m, size_t n, size_t max_lag, double cutoff)"
description: "Diagnosticos multi-chain MCMC: Gelman-Rubin R-hat (clasico y split), y Effective Sample Size basico. Cadenas en layout row-major chains[j*n + i]. Convergencia tipica R_hat < 1.01."
tags: [mcmc, rhat, ess, gelman_rubin, convergence, datascience, pendiente-usar]
uses_functions: ["autocorr_cpp_datascience"]
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: [cstddef, cmath, vector]
tested: false
tests: []
test_file_path: ""
file_path: "cpp/functions/datascience/rhat_ess.cpp"
params:
  - name: chains
    desc: "Buffer row-major chains[j * n + i] con m cadenas de n samples cada una. Layout estable de cualquier MCMC sampler que produzca arrays apilados."
  - name: m
    desc: "Numero de cadenas (>=2 para rhat clasico)."
  - name: n
    desc: "Samples por cadena (>=2 clasico, >=4 split)."
  - name: max_lag
    desc: "(ess_basic) lag maximo de la ACF para tau_int. Default 200."
  - name: cutoff
    desc: "(ess_basic) umbral |r(k)| para truncar la suma. Default 0.05."
output: "rhat / rhat_split: escalar >= 1; valores < 1.01 indican convergencia razonable. ess_basic: suma de ESS por cadena (no corregido por between-chain variance)."
---

# rhat_ess

Diagnosticos estandar de convergencia para MCMC, esenciales en `mcmc-lab` (que precisamente computa R-hat sobre multi-chain).

## R-hat clasico vs split

`rhat` es la formula original de Gelman-Rubin (1992). `rhat_split` (Stan / pymc moderno) parte cada cadena en dos mitades antes del calculo — detecta cadenas que parecen estables pero estan stuck en modos distintos al inicio vs fin. **Recomendado: usar rhat_split por defecto.**

## Patron tipico

```cpp
constexpr int M = 8, N = 10000;
std::vector<double> chains(M * N);
// ... rellenar con tu sampler ...

double r = fn::ds::rhat_split(chains.data(), M, N);
double ess = fn::ds::ess_basic(chains.data(), M, N);

if (r > 1.01) {
    // No convergido — correr mas iteraciones o reseed.
}
```

## Layout

`chains[j * n + i]` = sample `i` de la cadena `j`. Asi cada cadena es un slice contiguo, accesible con `chains + j * n`. Esto es lo que produce naturalmente un sampler que persiste un SSBO de samples (cada chain ocupa un bloque contiguo).

## Notas

- ESS basico no usa la formula multi-chain de Stan (que combina B y W). Es conservador (subestima ESS cuando las cadenas estan bien mezcladas) pero suficiente como primer indicador.
- Para inferencia formal en produccion, considerar pymc/arviz que tienen las versiones bias-corrected y rank-normalized R-hat. Aqui buscamos diagnostico interactivo, no certificacion estadistica.
