Python概率编程库PyMC应用案例二则

这是受国防科大刘万伟老师委托发的概率编程方面的内容,这方面我不懂,为了避免解释错了,我就直接把刘老师的PPT资料截图发了。

代码执行结果为: 0.236

对于上面这个例子(均匀分布的情况),当然可以通过计算图条形区域面积所占的比例获得精确的概率。然而,当分布函数发生变化时(比如,取正态分布),计算精确的概率值就非常困难了。而对于概率编程,只需要改用相应分布对应的库函数,则仍能求解。这里之所以选用均匀分布,是为了便于让大家比较精确解和概率程序获得的近似解之间的差异。

但是用下面的概率程序就能逆推出 m 的后验分布。

原文发布于微信公众号 - Python小屋(Python_xiaowu)

原文发表时间:2018-01-08

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