compound model의 매개 변수 추정치를 얻기 위해 PyMC 2.3을 사용하려고합니다. "화합물"이란 매개 변수가 다른 임의의 변수 인 분포를 따르는 임의의 변수를 의미합니다. ("중첩 된"또는 "계층 적"은이 상황을 언급하기 위해 때때로 사용되지만, 덜 구체적이고이 상황에서 더 많은 혼란을 일으킨다 고 생각합니다). 예를 들어 보겠습니다. "실제"
저는 PyMC를 사용하여 모델 매개 변수를 추정하려고합니다. 특히 관측 된 데이터는 두 개의 서로 다른 확률 변수의 합으로 모델링됩니다 : 음 이항 및 포아송. PyMC에서 임의 변수의 대수 조합은 "결정 론적"객체로 설명됩니다. 관측 된 데이터를이 결정론 적 객체에 할당 할 수 있습니까? 가능한 경우 우리는 여전히 합계의 PDF가 구성 요소의 PDF의 회
내 모델에서는 복잡한 파이썬 함수를 사용하여 부모 변수 집합에서 결정 론적 변수 값을 얻어야합니다. 그렇게 할 수 있습니까? 다음은 단순화 된 경우에 수행하려는 작업을 보여주는 pyMC3 코드입니다. 나는이 코드를 실행하면 FindFromGrid(x,w,z) 기능 내부의 int() 기능 FreeRV 정수가 필요하기 때문에 import numpy as np
어리석은 짓을하거나 pymc3에 버그가 있지만 T 분포를 보통으로 맞추려고하면 잘 모르겠다. 자유도 (0.18에서 0.25까지, 나는 높은 것을 기대한다. , 적어도 4-5). 나는 자유도 적당한 수의 T 분포를하려고하면 물론 당신이 일부 수정 (전과 변경, 샘플링 방법)을 제안 할 수 3 import pymc3 as pm
Nsample = 200000
몬테카를로 마르코프 체인 프로세스pymc 라이브러리에 대한 튜토리얼을 진행할 예정입니다. 나는 또한 pymc을 사용하는 초보자이며 내 자신의 MCMC 프로세스를 구축하려고합니다. 나는 pymc 튜토리얼에서 적절한 대답을 찾을 수 없다는 몇 가지 질문에 직면 해있다. 첫 번째 : 어떻게 pymc로 priors를 정의하고 연쇄 과정에서 priors를 어떻게 소
피클 백엔드를 사용하더라도 파이썬에서 MCMC 용으로 명백하게 간단한 코드는 거대한 메모리 사용량 (> 15GB)을 발생시킵니다. 이것은 pymc에서 관찰 된 변수의 배열을 사용할 때마다 발생합니다. 왜 이런 일이 벌어지고 있는지에 대한 아이디어가 있습니까? 개인적인 경험에서 import pymc as pymc
import numpy as np
N =
아주 간단한 질문 : @pm.stochastic을 어떻게 사용해야합니까? @pm.stochastic(observed=True)
def loglike(value=data):
# some calculations that generate a numeric result
return -np.log(result)
내가 최근에 시도했지만 정말 나
R에있는 MCMCglmm 패키지에서 실행중인 혼합 효과 모델이 있습니다. 탐색에 관심이있는 여러 가지 예상 변수가 있습니다. 모델에서 정보가없는 예측 변수를 제외시키기 위해 모델 단순화를 수행하려면 어떻게해야합니까? 다른 상황에서 , 나는 그들을 제거하기 위해 update() 다음에, 내가 관심 오전 예측을 모두 포함하는 "전체"모델로 시작하고, 가치가없는
모두. pymc를 사용하여 베이지안 모델에서 패널 데이터 분석을 수행하는 방법에 대한 질문이 있습니다. ..........................................................
User Time x1 x2 x3 Y
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1 2 2 1 4 1
1 3 2
저는 현재 일부 JAGS 모델을 STAN으로 이식하려고합니다. stan :: prob :: exponential_log (N4stan5agrad3varE) : 임의의 변수는 nan : 0이지만 nan이 아니어야합니다! " 일부 로컬 매개 변수의 값을 알고 싶으면 디버깅 할 수 있습니다. JAGS에서는 모든 변수에 대한 모니터를 설정할 수 있습니다. STAN