I just recently installed Greta using the instructions in this post: Installing Greta: Robust instructions as of March 31, 2019

I am running a simple poisson-gamma hierarchical model, and the sampler seems to be very slow compared to other MCMC samplers like JAGS and STAN for example. Is it possible I have something configured incorrectly that’s causing it to be slow?

Here’s my R code for this model:

```
## load required packages and set basic options
################################################################################
library("tidyverse"); theme_set(theme_minimal())
library("parallel"); options(mc.cores = detectCores())
library("greta")
library("bayesplot")
library("bench")
## generate/specify data
################################################################################
theta <- 5 # poisson theta
set.seed(1)
(y <- rpois(1, theta))
y <- as_data(y)
## specify greta model
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theta <- gamma(3,1)
distribution(y) <- poisson(theta)
greta_model <- model(theta)
plot(greta_model)
## configure model settings
################################################################################
n_chains <- 4
n_iter <- 1e4L
n_warmup <- 1e3L
## fit model
################################################################################
greta_fit <- mcmc(
"model" = greta_model, "n_samples" = n_iter,
"warmup" = n_warmup, "chains" = n_chains
)
## assess fit
################################################################################
summary(greta_fit)
```