나는 두 개의 배열 (pdf_ #)을 가지고 있는데, 각각은 매개 변수 (val_ #)에 대한 확률을 포함하고있다. 이러한 분포에서 샘플을 수집하여 공동 사후 분포 (예 : corner plot here)를 만들려면 어떻게해야합니까? 나는 배열이 아닌 샘플링 된 함수 만 전달할 수있는 것처럼 보입니다. pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15]
어떤 데이터 포인트에 함수를 맞추기 위해 emcee이라는 파이썬 패키지를 사용합니다. 착용감은 훌륭하지만 각 단계에서 각 매개 변수의 값을 플롯 할 때이 얻을 : 그들은이를 얻을 수 (다른 기능과 데이터 포인트) 자신의 예에서 을 : 왜 내 기능이 매우 빠르게 수렴되고 왜 처음에는 그 이상한 모양입니까? 우도와 사후 확률을 사용하여 MCMC를 적용합니다.
를 사용하여. 여기 내 코드는 다음과 같습니다. freq,asd = np.loadtxt('noise.csv',delimiter=',',unpack=True)
psd = asd**2
SNRth = 4.5
d = 600
dm = 0.9
#interpolate!
S = interpolate.interp1d(freq,psd)
def SNR
나는 최근에 emcee 만 독점적으로 사용한 후 pymc3을 학습하기 시작했으며 일부 개념적 문제가 발생합니다. 제 7 장 Hogg's Fitting a model to data으로 연습하고 있습니다. 이것은 임의의 2 차원 불확실성을 갖는 직선에 대한 mcmc 피트를 포함한다. 나는 이것을 emcee에서 아주 쉽게 수행했지만, pymc이 나에게 몇 가지
Dan Foreman-Mackley의 "emcee"Python 모듈에 익숙한 사람은 누구인지 모르지만 배포본을 샘플로 사용하고 있습니다. 필자의 배포본이 펑키하게 보이기 때문에 Parallel Tempering sampler를 사용하고 있습니다. 다음은 관련 코드입니다. from emcee import PTSampler
rendim = 6
renwal
모델의 MCMC 분석을 수행하는 데 어려움이 있습니다. 나는 그것이 모델 내에서 불완전한 감마 함수를 가지고 있다는 사실과 관련이 있다고 생각한다. 가우시안 로그 가능성을 최소화하려고하지만 워커가 우물에 머물러 있고 우도 함수를 최소화하려고 시도하지 않는 것으로 보입니다. 이것은 아래 그림에서 보여집니다. 여기서 y 축은 모델의 매개 변수이고 x 축은 단계