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带变点的PyMC3回归

我看到了如何使用pymc3进行变点分析的示例，但似乎遗漏了一些东西，因为我得到的结果与真实值相差甚远。这里有一个玩具示例。数据：脚本： from pymc3 import * from numpy.random import uniform, normal bp_u = 30 #switch point c_u = [1, -1] #intercepts before an ..

如何在pymc3中的跟踪上计算GP的对数后验

用例假设我在 X_0 处有一个观察值 y_0，我想用带有超参数 theta 的高斯过程对其进行建模.假设我然后通过对后验进行分层采样来确定超参数 theta 中的分布. 现在，我想评估另一个观察的对数后验概率，例如 y_1 在 X_1，在超参数分布上取平均值，E_theta [ log P(y_1 | y_0, X_0, X_1, theta) ]理想情况下，我会从 theta 中的 ..

发布时间：2021-09-06 20:41:58 python theano pymc3 Python

我正在尝试定义一个带有渐变的自定义 theano Op 以将其与 pymc3 一起使用，但我不明白如何定义 grad 方法. 下面的代码是我被卡住的地方.函数 phi() 是一个模拟函数(实际上是一个外部程序)；对于标量输入 x，它返回一个向量 (phi_0(x), phi_1(x), ...).函数 phi_diff()(也是一个模拟函数)返回向量 (dphi_0/dx, dphi_1/d ..

发布时间：2021-09-06 20:41:30 python theano pymc3 Python

PyMC3 &Theano - Theano 代码在 pymc3 导入后停止工作

一些简单的theano代码完美运行，当我导入pymc3时停止工作这里有一些片段以重现错误: #Initial Theano Code(这个有效)将 theano.tensor 导入为 tsrx = tsr.dscalar('x')y = tsr.dscalar('y')z = x + y#片段 1导入 pymc3 作为 pm将 theano.tensor 导入为 tsrx = tsr.d ..

发布时间：2021-09-06 20:40:54 python theano pymc3 Python

在 PYMC3 中使用自定义似然会导致“预期 ndarray"错误

我正在尝试在 PYMC3 中使用自定义分布(广义极值或 GEV 分布).我已经写了一些代码来计算这个，但是我得到了一个的错误 ValueError: 需要一个 ndarray应用导致错误的节点:MakeVector{dtype='float64'}(logp_sigma_log, __logp_mu, __logp_xi, __logp_x) 代码如下: @theano.as_op( ..

发布时间：2021-09-06 20:40:45 theano pymc3 其他开发

无法在分层 pymc3 模型中创建 lambda 函数

我正在尝试使用 PyMC 3 创建如下所示的模型，但无法弄清楚如何使用 lambda 函数将概率正确映射到观察到的数据. 将 numpy 导入为 np将 pymc 导入为 pm数据 = np.array([[0, 0, 1, 1, 2],[0, 1, 2, 2, 2],[2, 2, 1, 1, 0],[1, 1, 2, 0, 1]])(D, W) = data.shapeV = len(set( ..

发布时间：2021-09-06 20:40:17 theano pymc3 其他开发

自定义 Theano Op 进行数值积分

我正在尝试编写一个自定义 Theano Op，它在两个值之间对函数进行数值积分.Op 是 PyMC3 的自定义似然，它涉及一些积分的数值评估.我不能简单地使用 @as_op 装饰器，因为我需要使用 HMC 来执行 MCMC 步骤.任何帮助将不胜感激，因为这个问题似乎已经出现好几次，但从未得到解决(例如 https://stackoverflow.com/questions/36853015/usi ..

发布时间：2021-09-06 20:40:11 python theano pymc3 Python

如何使用 theano.op 在 pymc3 中编写自定义确定性或随机性?

我正在做一些 pymc3 并且我想创建自定义随机指标，但是似乎没有很多关于它是如何完成的文档.我知道如何使用 as_op 方式，但是显然这使得无法使用 NUTS 采样器，在这种情况下，我看不到 pymc3 优于 pymc. 教程中提到可以通过继承theano.Op来完成.但是谁能告诉我它是如何工作的(我还在开始使用 theano)?我有两个要定义的随机指标. 第一个应该更简单，它是一个 ..

发布时间：2021-09-06 20:39:54 python theano pymc pymc3 Python

使用pymc3计算具有多个似然函数的模型的WAIC

我尝试根据进球数预测足球比赛的结果，并使用以下模型: 以 pm.Model() 作为模型:# 全局模型参数h = pm.Normal('h', mu = mu, tau = tau)sd_a = pm.Gamma('sd_a', .1, .1)sd_d = pm.Gamma('sd_d', .1, .1)alpha = pm.Normal('alpha', mu=mu, tau = tau)# ..

发布时间：2021-08-30 18:49:34 python statistics pymc3 hierarchical-bayesian arviz Python

pymc3中的多元线性回归

在专门使用 emcee 多年后，我最近开始学习 pymc3，但我遇到了一些概念上的问题. 我正在练习 Hogg 将模型拟合到数据的第 7 章.这涉及到具有任意二维不确定性的直线的 mcmc 拟合.我在 emcee 中很容易地完成了这件事，但是 pymc 给了我一些问题. 它本质上归结为使用多元高斯似然. 这是我目前所拥有的. from pymc3 import *将 numpy ..

发布时间：2021-08-30 18:41:19 python statistics pymc3 mcmc emcee Python

PyMC3- 自定义 theano Op 进行数值积分

我正在使用 PyMC3 使用必须定义的特定似然函数进行参数估计.我用谷歌搜索，发现我应该使用 densitydist 方法来实现用户定义的似然函数，但它不起作用.如何在 PyMC3 中加入用户定义的似然函数并找出我的模型的 posteriori (MAP) 估计的最大值?我的代码如下.这里 L 是我的似然函数的解析形式.我有一些物体的径向速度(vr)和位置(r)的观测数据，这些数据是从 excel ..

发布时间：2021-06-26 20:00:35 python-3.x python-2.7 pymc pymc3 其他开发

如何评估pymc3中的对数后验

我想在样本点和一些手动输入的点(例如，合成数据集的真实参数值点)上评估对数后验(理想情况下分别对数先验和对数似然)值.如何在PyMC3中实现这一目标? 更新:我已经找到了 logp()方法，但是对多个点使用它不是很方便.有一些标准/惯用的方法吗? 更新: [[y.logp(trace [i])for i in range(len(trace))] 可以工作，但是速度很慢. 更新: ..

发布时间：2021-04-15 18:55:32 python bayesian pymc3 Python

PyMC3将随机协方差矩阵传递给pm.MvNormal()

我已经尝试通过使用PyMC3将简单的2D高斯模型拟合到观测数据. 将numpy导入为np导入pymc3作为pmn = 10000；np.random.seed(0)X = np.random.multivariate_normal([0,0]，[[1,0]，[0,1]]，n);使用pm.Model()作为模型:#优先mu = [pm.Uniform('mux'，lower = -1，upper ..

发布时间：2021-04-15 18:55:29 python theano bayesian normal-distribution pymc3 Python

当参数已知时，如何从自定义分布中采样?

目标是从已知参数的分布中获取样本. 例如，自定义分布为p(X | theta)，其中theta为K维的参数矢量，X为N维的随机矢量. 现在我们知道(1)theta是已知的；(2)p(X | theta)未知，但我知道p(X | theta)∝ f(X，theta)，f是已知函数. pymc3可以从p(X | theta)进行这种采样吗? 目的不是从参数的后验分布中采样，而是 ..

发布时间：2021-04-15 18:55:12 python bayesian pymc3 mcmc Python

使用PYMC3对RV求和

我正在尝试从图像中实现模型.我是PyMC3的新手，我不确定如何正确构建模型.我的尝试如下: # sample data logprem = np.array([8.66768002, 8.49862181, 8.60410456, 8.54966038, 8.55910259, 8.56216656, 8.51559191, 8.60630237, 8 ..

发布时间：2020-09-20 03:52:16 python bayesian pymc3 Python

colaboratory在安装和导入后不会确认arviz

在Google的实验室中，已安装的arviz然后确实导入了arviz，而没有错误，但是在代码单元中，pm.plot_posterior(samples)出现了错误:未安装arviz. 试图绘制贝叶斯代码 pm.plot_posterior(samples) 我希望有个情节解决方案在导入PyMC3之前安装Arviz ，否则显然找不到它.就您而言，只需重新启动运行时(运行时 ..

发布时间：2020-09-20 03:48:57 python bayesian pymc3 arviz Python

我可以使用哪种pymc3蒙特卡洛步进器进行自定义分类分发?

我正在努力在pymc3中实现隐马尔可夫链.在实现隐藏状态方面，我已经走了很远.下面，我展示了一个简单的2状态马尔可夫链: import numpy as np import pymc3 as pm import theano.tensor as tt # Markov chain sample with 2 states that was created # to have prob 0- ..

发布时间：2020-09-20 03:47:54 theano bayesian hidden-markov-models pymc3 其他开发

PyMC3-将观测值传递到模型的方式上的差异->结果不同?

我试图了解将数据传递到模型中的方式是否存在任何有意义的差异-汇总或作为单一试验(请注意，这仅对某些分布(例如二项式)而言是一个有意义的问题). 使用具有二项分布的简单模型预测 p 是/否轨迹. 以下模型(如果有)的计算/结果有什么区别? 我选择两个极端，一次通过一次(减少到伯努利)，或者一次通过整个系列的总和，尽管我也对这两个极端之间的差异感兴趣，但我还是选择了这两个例子来说明我 ..

发布时间：2020-09-20 03:47:51 python bayesian pymc pymc3 Python

使用NUTS和Metropolis的分层概率模型的收敛性问题

我正在尝试从Gelman和Hill扩展层次模型在扩展之前，使用NUTS采样器可以很好地运行模型.添加后，估算值将缓慢增加并持续增加，直到模型停滞10到200次迭代之间的任何位置.这是一幅图像，直到它一直达到120(相对较长的时间). 在扩展之前，Metropolis需要进行200,000次迭代才能很好地修复真实的参数值，但最终还是可以.扩展后，它停顿在30k到50k之间.与NUTS不同，当您尝试在 ..

发布时间：2020-09-20 03:46:47 python hierarchical-data bayesian pymc3 Python

如何使用Pymc3模拟偏置的6面骰子?

如何使用Pymc3模拟6面骰子掷骰?另外，我知道骰子的不同面具有不同的分布吗? 解决方案在PyMC3中模拟1000卷6面公平骰子的最简单方法是 import pymc3 as pm with pm.Model(): rolls = pm.DiscreteUniform('rolls', lower=1, upper=6) trace = pm.sample(100 ..

发布时间：2020-09-20 03:44:41 python bayesian pymc3 Python

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