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我正在用PyMC (文档)测试AdaptativeMetropolis步骤方法，并希望看到它的实际效果。这种阶梯法在于使用在采样期间调整协方差的多变量跳跃分布来块更新某些变量。是否可以打印建议协方差矩阵与时间的关系？在我看来，这并没有记录在案。编辑:作为一个玩具模型，让我们考虑两个相似的骰子的情况(假设它们来自同一工厂)。我们希望估计他们是否有偏见。import pymcalpha = pymc.Gamma
浏览 16提问于2017-02-22得票数 1
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我对PyMC非常陌生，我正在尝试实现一个相当简单的贝叶斯相关模型，如第5章中所定义的，定义如下：我已经将我的代码放在IPython笔记本中，代码片段如下所示： return np.array([mu1, mu2])
def precision(lambda1rss], [rss, ss2]]), -1)
xy = MvNorm
浏览 1提问于2014-12-16得票数 2
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如何在amazon托管区块链上配置事件我需要配置事件服务，以便在nodejs中编码的外部服务可以订阅它并对事件采取行动
浏览 15提问于2019-11-08得票数 1
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这个模型是“稀疏”的，因为大多数节点没有直接连接它们的边缘。
我试图使用PyMC来推断总体参数，以及每个人的潜在变量。(一个相关的问题，它更详细地描述了我的具体场景，是否是。)，该算法通过考虑这些变量在迄今所构造的后验分布中的相关性，为未知数(A、B和所有L[i])提出了新的值。如果A和B是负相关的，那么增加A的提案将倾向于减少B，反之亦然，以增加提案</
浏览 0提问于2015-04-24得票数 29
我尝试用PyMC3来拟合一个简单的二维高斯模型来观测数据。import numpy as npnp.random.seed(0) trace = pm.sample(draws=1000, chains=2, tune=1000)
虽然我可以通过将sd传递给pm.Normal在1D中实现这一点，但在将协方差矩阵传递给pm
浏览 0提问于2018-11-09得票数 3
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大都市抽样
、、、、
我正在读一本叫的书。这本书主要集中在软件包PyMC3上，但在背后的理论上有点模糊，所以我很困惑。假设我有这样的数据：我看到的是
浏览 5提问于2018-01-06得票数 4
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我想使用MCMC构建一个模型，但我不确定这是否可能(我在SAS中运行)。简化的模型结构见下文(生产模型中有更多的变量和随机交互)： Yij=β0+β1TVX1ij+γ(TV×dma)i+εi 对于上面的模型，我对β1表示的TV有一个主要效果，并在DMA (美国有210个DMA我有我的所有参数的先验，当我在SAS中运行MCMC时，它需要几个小时才能运行。MCMC可以处理210随机项的随机交互吗？我使用MCMC是因为我想利用前几轮建模中<
浏览 23提问于2019-01-03得票数 1
我正在生成一些(有噪声的)数据点(y)，其中包含一些表示直线方程的已知参数(m，c)。使用基于抽样的贝叶斯方法，我现在想从数据中知道参数(m，c)的真实值。因此，我使用DE Metropolis (PyMC3)来估计真正的参数。to sampler from log-likelihood # uniform priors on m and c
m = pymc3.Uniform/trac
浏览 95提问于2020-07-09得票数 2
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后距关节正态分布
、、、
我有一些关于高斯推理的基本问题。deaths-0.30, 5, 10.73, 5, 5
编辑:我假设剂量响应逻辑(θ)=α+βx，其中logit(θ) = log(θ/(1-θ)有一个简单的回归模型θ表示给定剂量x的死亡概率。我要在(α，β)上建立一个联合正态分布，α∼N(0,22)，β∼N( 10 ,102)，corr(α，β)= 0.5，然后在一个点的网格上计算出先验点的后验密度(α: 0±4，β: 10±20)。第二，如何</em
浏览 1提问于2018-10-03得票数 2
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Pymc3条件后验采样
、、、
我想从pymc3中的后验分布中抽取样本，但条件是某些变量的特定值。我知道如何用sample_ppc进行后验，但尚不清楚如何有条件地做到这一点。有简单的方法吗？例如，假设我有这样的模型： mu = pymc3.Uniform('mu', -3., 3.)std = pymc3.Uniform(&#x
浏览 6提问于2016-11-23得票数 4
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我已经开始学习PYMC3了。我试图用PYMC3编写一个简单的矩阵乘法。基本上是想学习和理解如何在PYMC3中完成算术操作。下面是我的代码，import pymc3 as pm
min = 0
Matrix_A = np.random.randintb = pm.Normal("b", mu=0, sigma=1, observed=M
浏览 6提问于2022-03-10得票数 0
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在pymc3中，如何配置截断的正态先验？在pymc2中这很简单(如下所示)，但在pymc3中似乎不再有截断正态分布可用。Pymc2：Pymc3：？
浏览 1提问于2015-09-18得票数 9
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我是pymc3的新手，我正在尝试理解如何以不同的方式将随机变量转化为模型。我希望适合以下(人为的)模型，但我在文档中找不到任何对它的支持。seq = numpy.arange(10,y_train.size)with basic_model:
alpha = pymc3.Normal('
浏览 1提问于2017-08-17得票数 2
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我正在尝试让一个简单的PyMC2模型在PyMC3中工作。我已经让模型运行了，但是模型对变量给出了非常不同的MAP估计。这是我的PyMC2模型：theta = pymc.Normal('theta', 0, .88)
X1 = pymc.Bernoulli('X2', p=pymc.Lambda在弄清楚如何在
浏览 6提问于2015-08-31得票数 1
', intermediate_var)
但是，我没有观察到中间变量，只观察到输出变量，这是不起作用的，给出了错误的维数错误：with pymc3.Model() as model: input_var = pymc3p=rate)
o
浏览 11提问于2022-01-14得票数 1
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我正在学习关于蒙特卡罗马尔可夫链过程和pymc库的教程。我也是一个使用pymc并尝试建立自己的MCMC过程的新手。我遇到了两个问题，我在pymc教程中找不到正确的答案:第一，我们如何用pymc定义优先级，然后在链过程中边缘化前驱？我的第二个问题是关于Dirichlet分布，这个分布与MCMC中的先验信息有什么关系，应该如何定义它
浏览 6提问于2014-07-17得票数 0
我创建了一个新的conda环境：之后，我将它添加到我的jupyter内核中，如下所示：然后当我在jupyter笔记本上运行这个命令时：我收到以下错误：
Mo
浏览 3提问于2022-07-11得票数 0
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我正在尝试在Lee&Wagenmakers的书(第5.5章，第70页)中实现被审查的数据示例。在pymc2中，我有以下模型：nfails = 949 y = np.zeros(nattempts)mcmc
浏览 0提问于2016-02-22得票数 1
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如何在PyMC3中定义自定义似然？在PyMC2中，我可以使用@pymc.potential。我尝试在PyMC3中使用pymc.Potential，但是，似乎布尔操作不能应用于参数(当我这样做时，我得到一个类似的错误)。例如，以下代码不起作用： x = Normal('x', 1, 1)
def
浏览 4提问于2014-12-18得票数 7
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