使用pyMCMC/pyMC将非线性函数拟合到数据/观测
我正在尝试使用高斯(和更复杂)的函数拟合一些数据.我在下面创建了一个小例子. 我的第一个问题是，我做对了吗? 我的第二个问题是，如何在x方向(即观测值/数据的x位置)添加错误? 很难找到有关如何在pyMC中进行这种回归的很好的指南.也许是因为它更易于使用最小二乘法或类似的方法，但是我最后有很多参数，需要查看我们如何约束它们并比较不同的模型，pyMC似乎是一个不错的选择. i
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错误:非常量表达式无法从类型'npy_intp'缩小为'int'
我正在尝试运行以下模型，但是在编译过程中会失败: import numpy as np import pymc3 as pm def sample_data(G=1, K=2): # mean proportion ([0,1]) for each g p_g = np.random.beta(2, 2, size=G) # concentration arou
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