저는 pyMC의 초보자이며 pyMC를 사용하여 MCMC의 구조를 만들 수 없습니다. 체인을 만들고 싶습니다. 매개 변수와 로그 가능성 함수를 함께 정의하는 방법을 혼동합니다. 나의 카이 제곱 함수는 다음과 같이 주어진다 : 곳 및 은 각각 및 네 무료 매개 변수를 사용하여 모델과 매개 변수가 비선형 관측 자료와 통신 오류가 있습니다. import pymc
동일한 절편을 공유하는 여러 줄을 맞추려고합니다. import numpy as np
import pymc
# Observations
a_actual = np.array([[2., 5., 7.]]).T
b_actual = 3.
t = np.arange(100)
obs = np.random.normal(a_actual * t + b_actual)
테스트 세트에서 관찰 된 변수는 각 데이터 포인트에 대해 동일하지 않습니다. 주어진 변수는 데이터 포인트에서 관찰 될 수 있으며 다음 변수에서는 관찰 될 수 없습니다. 따라서 전체 PyMC 모델을 재구성하지 않고 해당 변수의 관찰 된 플래그를 변경하고 싶습니다. 나는 그것이 불가능하다는 것을 읽고 그것을 할 수 없었다. 그것을 할 방법이 있습니까? 따라서
저는 기본적으로 일부 이름이 확률 적으로 할당되어 있음을 읽었습니다. 아래 코드의 관련 부분을 작성합니다. lam = pm.Uniform('lam', lower=0.0, upper=5, doc='lam')
parameters = pm.Dirichlet('parameters',[1,1,1,1], doc='parameters')
rv = [ pm.Multi
누군가 PyMC의 Dirichlet 배포판을 사용하여 설명 할 수 있습니까? 나는 그것이 사소한 것이지만 모든 구성 요소의 흔적을 찾을 수는 없다는 것을 알고 있습니다. 출구가 있습니까? 는 이미 여기 내 코드의 관련 부분을 게시 한 KeyError while printing trace in PyMC
제가 이해하는 한, logp는 b2 < = 0이어야합니다. 그렇지 않으면 확률은> 1이 될 수 없습니다. 누군가 내가 이상한 결과를 얻는 이유를 설명해 주실 수 있습니까? 나는 아래 코드의 관련 부분을 쓰고있다. parameters = pm.Dirichlet('parameters',[1,1,1,1], doc='parameters')
print parame
MAP 최적화에 대해 자세히 알고 싶었습니다. 내가 분명히 MCMC 사용하여 샘플링 한 후 lambda의 다음 사후 분포를 가지고, 후방 람다에서 최대 = 0.20 및 95 %의 간격은이다 [0.17, 0.24] (만약 내가 잘못 나 수정하시기 바랍니다) MAP가 알고있는 한 최대 사후 확률을 갖는 람다의 값 (지점 추정치)을 제공하지만 MAP을 두 번 실
내가 PyMC 2.3 documentations에 주어진 예를 복제하기 위해 노력하고있어 : @pm2.stochastic(dtype=int)
def switchpoint(value=1900, t_l=1851, t_h=1962):
"""The switchpoint for the rate of disaster occurrence."""
저는 Python과 iPython을 처음 사용합니다. Mac에서 iPython에 'pymc'패키지를 설치하는 데 문제가 있습니다. 나는 기본적으로 이들을 따라 갔다. instructions. 이 압축을 푼 폴더 "pymc-DEVS-pymc-79bc2dc 불렀다,이 첫째, 내가 GitHub의에서 pymc 소스 파일을 다운로드 한 다음 나는"문서 "폴더 아래에
나는 포아송 과정의 비율을 추산하려고한다. 최대 비율의 사후 견적을 사용하여 시간에 따라 비율이 변한다. 다음은 선형으로 변화하는 비율 (λ = ax + b)의 간단한 예입니다. import numpy as np
import pymc
# Observation
a_actual = 1.3
b_actual = 2.0
t = np.arange(10)