pymc3

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    在pymc3阵列随机变量,比如3可以如下 y = Normal('y', mu, sigma, shape=3, observed=some_data) 现在假设使y取决于参数亩=阵列[1,2上产生的阵列形状的随机变量,3]和sigma = [4,5,6]而不是单个值,我将如何指定它?

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    我正在做一些pymc3,我想创建自定义的随机指标,但似乎并没有很多关于如何完成的文档。我知道如何使用as_op way,但显然这使得不可能使用NUTS采样器,在这种情况下,我没有看到pymc3相对于pymc的优势。 该教程提到可以通过从theano.Op继承来完成。但任何人都可以告诉我如何工作(我仍然开始对theano)?我有两个我想定义的随机指标。 第一个应该更容易,它是具有唯一不变的父变量的N

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    我试图用pymc3重建贝叶斯PK/PD模型的这个例子中.....当 视频显示WinBUGS软件代码,我试图将转换为pymc3 https://www.youtube.com/watch?v=AQDXRoBan6Y 模型这里.... http://imgur.com/ckoKPRF WinBUGS软件代码是在这里.... http://imgur.com/TsViyBC 我的代码.... from

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    如何使用DensityDist为pymc3创建SkewNormal发行版?有几个链接到github页面的解释如何创建自定义的随机周围浮动。 exp在theano中实现,但我不认为正常累积分布函数或erf函数是。 我相信我不能只是使用类似: F = DensityDist('F', lambda value: pymc.skew_normal_like(value, um, std, a), sha

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    我认为这个问题归结为我对Theano作品缺乏了解。我处于这种情况,我想创建一个变量,该变量是分布和numpy数组之间相减的结果。当我指定的形状参数为1 import pymc3 as pm import numpy as np import theano.tensor as T X = np.random.randint(low = -10, high = 10, size = 100)

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    我无法找到这样的例子两个人的结合,或者我没有看到类似我的问题: 我试着多态分布,看起来就好像它是模型由两个卡方分布的总和定义(尽管可以采用任何分布组合)。 现在我不知道如何“嫁”的分布。我期待这样的事情,但它不会以这种方式工作: 从pymc3进口型号,HalfNormal,find_MAP,样品,traceplot,ChiSquared,确定性 basic_model =模型() with bas

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    假设我有来自同一薄荷的10个硬币,每次翻转它们50次,现在我想估计薄荷的偏差以及所有硬币的个体偏差。 我想这样做的方法是这样的: # Generate a list of 10 arrays with 50 flips in each test = [bernoulli.rvs(0.5, size=50) for x in range(10)] with pm.Model() as test

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    我已抽取的样本: import pymc3 as pm with pm.Model() as model: var_x = pm.Normal(name='var_x', mu = 0, sd = 1) trace = pm.sample(10) print(trace['var_x']) 不知trace包含在trace['var_x']每个值以及如何提取它的对数密

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    我正在使用pymc3来寻找最适合3D表面。这是我正在使用的代码。 with Model() as model: # specify glm and pass in data. The resulting linear model, its likelihood and # and all its parameters are automatica

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    我想建立使用基于该视频数据和模型pymc3一个模型的Emax .. (约40分钟中) https://www.youtube.com/watch?v=U9Nf-ZYHRQA&feature=youtu.be&list=PLvLDbH2lpyXNGV8mpBdF7EFK9LQJzGL-Y 这里是显示屏幕截图模型... 我的代码是在这里... pkpd_model = Model() with p