선택 항목 A, B 또는 C를 나타내는 3 가지 결과가 포함 된 중첩 된 로지스틱 회귀 모델에서 작업하고 있습니다. 첫 번째 수준은 A와 B 또는 C 중에서 선택하고 두 번째 수준은 선택 항목 레벨은 B와 C 사이의 선택을 나타냅니다. 일부 데이터를 작성한 코드는 아래에 있지만 모델을 올바르게 지정했는지 확실하지 않습니다. B 또는 C의 확률은 정의에 의해
나는 pymc3에 맞추려고 노력하고있는 상당히 간단한 테스트 데이터 세트를 가지고있다. traceplot에 의해 생성 결과는 본질적으로 this. 다시 애벌레 다음에 750 반복에 대한 평평한 선으로 이어 100 반복을위한 표준 '애벌레',이 같은 모든 매개 변수 모양의 흔적 같은 것을 보인다. 초기 100 회 반복은 25,000 회 ADVI 반복 및 10
Stan을 사용하여 이항 데이터에 대한 다중 확률을 추정하는 모델을 찾고 있습니다. 각 확률마다 베타 사전을 사용하고 있었지만 정보를 모으고 추정치를 줄이려면 초보자를 사용하는 방법에 대해 읽었습니다. 나는 pymc에서 hyperprior를 정의하는 예를 본 적이 있지만 내가 가진 @pymc.stochastic(dtype=np.float64)
def be
Mixture에서 PyMC3을 사용하여 두 개의 베타 배포본을 혼합하여 데이터를 저장하려고합니다. 각 배포본의 가중치를 알지 못합니다. 여기에 코드입니다 : model=pm.Model()
with model:
alpha1=pm.Uniform("alpha1",lower=0,upper=20)
beta1=pm.Uniform("beta1",lo
value을 사용하여 스토캐스틱 데코레이터에 값을 전달하려고합니다. TypeError: StochasticMeta object got multiple values for keyword argument 'value' 어떻게 데코레이터의 값 키워드를 대체 할 수 있습니다 : 내가 사용하는 전화 했어 @pymc.stochastic(value=(1.0, 1.0),
pymc3을 사용하여 pymc2 코드를 복제하는 데 문제가 있습니다. 나는 pymc3이 내가 사용하고있는 numpy 연산과 호환되지 않는 theano 타입 변수를 사용하고 있기 때문이라고 생각한다. 나는이 기능 한 : with pymc3.Model() as model:
z_stars = pymc3.Uniform('z_star', self.z_
경우에 따라 pymc3은 변수 변환을 자동으로 수행합니다 (What are the interval transforms in pymc3 for uniform distributions?, what does the 'find_MAP' output mean in pymc3? 참조). 답변에서 https://stackoverflow.com/a/42170938/514
보통 확률 론적 프로그래밍 프레임 워크를위한 문서에서 나는 MCMC에 관해 많은 것을 읽을 수 있지만 프로그래밍에 대해서는별로 읽지 않습니다. 내가 보는 모든 예는 대개 매우 짧고 단순한 확률 프로그램을 가지고 있습니다. 일반적으로 데이터 입력 및 결과 출력을 계산하지 않으면 약 5-10 줄의 코드입니다. 그래서, 그것은 마치 프로그래밍처럼 보이지 않습니다
이 from pymc3 import switch와 스위치의 방법을 가져올 시도 작동하지 않습니다 하지만이 오류 얻을 : ---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<i