emcee

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MCMCを使用してデータにカーブを合わせようとしています。私の特定の問題の性質上、時には（コードの1/5を実行する）いくつかの特異点が発生し、コードがRuntimeWarningを発生させ、間違った答えを出す。 /Library/Python/2.7/site-packages/emcee-2.2.1-py2.7.egg/emcee/ensemble.py:335: RuntimeWarning

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確率分布関数をサンプリングするにはemceeを使用しますか？

私は2つの配列（pdf_＃）を持っており、それぞれがパラメータ（val_＃）の確率を含んでいます。どのようにしてこれらの分布からサンプルを採取して、共同事後分布を作成することができますか（つまりcorner plot hereのように）？私は、配列ではなく、サンプリングされる関数を渡すだけのように見えます。ここは、私が持っているものである。 pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .

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emcee内の各パラメータのカスタム事前定義を定義

私は3つのパラメータa,bおよびcの関数を持っており、これらのパラメータごとに異なるpriorを定義します。私はemceeパッケージを使用しています。私は、単純な均一（無情報）前に開始しました：私は、各パラメータ異なる前のために持っていると思います def lnprior(theta): m, b, c = theta if 1.0 < m < 2.0 and 1.0 < b

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が掛けn回

私は、Pythonにかなり新たなんだ、これはかなり一般的な問題にすべきだと思いますが、解決策を見つけることができません。私はすでにthis pageを見て、それが1つの項目に役立つことを発見しましたが、私は 'for'ループを使用せずに複数の項目にその例を拡張しようとしています。私はEmceeを通じて250人の歩行者のためにこのコードを実行していますので、私は可能な限り最速の方法を探しています。私

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MCMC Pythonのemceeを使ったMaxwellian Curveのサンプリング

私はemceeでMCMCサンプリングを紹介しようとしています。 githubのサンプルコードを使って、Maxwell Boltzmannのディストリビューションからサンプルを取ってみたい、https://github.com/dfm/emcee/blob/master/examples/quickstart.py。例コードが本当に優れているが、私はマクスウェルにガウスの分布を変更すると、私はエラ

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pythonでモンテカルロとフィッティングする

私は、emceeと呼ばれるpythonパッケージを使用して、いくつかのデータポイントに関数をフィットさせます。フィット感は素晴らしい見えますが、私は各ステップで各パラメータの値をプロットしたいとき、私はこれを取得：彼らはこれを取得（別の関数とデータポイントを）自分の例ではを：なぜ私の機能は非常に速く収束していますか、なぜ最初に奇妙な形になっていますか？尤度と事後確率を用いてMCMCを適用する。