pymc

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Stanを使用した2項データの複数の確率を推定するモデルを探しています。確率ごとにベータ・プリオリを使用していましたが、情報をプールして見積りの縮小を促すためにハイパープライヤーを使用することについて読んでいます。私はpymcでhyperpriorを定義するには、この例を見てきましたが、私はaとbその後、前にベータ版のためのパラメータとして使用されている状態でスタン @pymc.stochast

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PyMC3のBetaディストリビューションを正しく定義する方法

私はMixtureからPyMC3までの2つのベータディストリビューションの混合を使ってデータをフィットしようとしています。コードは次のとおりです。 model=pm.Model() with model: alpha1=pm.Uniform("alpha1",lower=0,upper=20) beta1=pm.Uniform("beta1",lower=0,upper=20

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Pymc：確率的デコレータへの値の受け渡し

valueを使用して確率的デコレータに値を渡そうとしています。 TypeError: StochasticMeta object got multiple values for keyword argument 'value' どのように私はデコレータの値のキーワードを上書きすることができます：私が使用して呼んでいる @pymc.stochastic(value=(1.0, 1.0), dtype

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変数を列挙する（PyMCをPyMC3に移植する）

PyMCからPyMC3にthis codeを翻訳してPyMC3から始めます。私はこのセグメントを翻訳するかどうかはわかりません。 v = pymc.Beta('v', alpha=1, beta=alpha, size=N_dp) @pymc.deterministic def p(v=v): """ Calculate Dirichlet probabilities """

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誰かが確率的プログラミングのより明確な「プログラミング」部分を説明できますか？

確率的プログラミングフレームワークのドキュメントでは、MCMCについて多くのことを読むことができますが、プログラミングに関することはあまりありません。私が見ているすべての例は、通常、非常に短くて単純な確率的プログラムしか持っていません。データの入力や結果の出力をカウントしないと、通常は約5-10行のコードになります。だから、プログラミングのようには見えません。私が理解するように、私は確率的なプロ

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pymc3インポートスイッチが

動作しない私はpymc3に新たなんだと from pymc3 import switchでスイッチ方式をインポートしようとした、が、私はこのエラーを取得： --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent ca

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PYMC3季節変数

私はPYMC3に比較的新しいだと私は次のように例えばR.中hereフィットモデルがモデルである、説明変数なしベイジアン構造時系列（BSTS）を実装しようとしています：次のように私はGaussianRandomWalkを使用して局所線形トレンドを実装できます。 delta = pymc3.GaussianRandomWalk('delta',mu=0,sd=1,shape=99) mu = p

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pymc3の入れ子になったロジットモデルの適切な指定

私は選択肢A、B、またはCを表す3つの結果を持つ入れ子型ロジスティック回帰モデルに取り組んでいます。最初のレベルはAとBまたはCの間の選択肢を表し、レベルはBとCの間の選択肢を表しています。いくつかのデータを構成するコードは以下のとおりですが、モデルを正しく指定しているかどうかはわかりません。 BまたはCの確率は、定義によりBの確率よりも大きいが、非常に小さいサンプルサイズの場合、後方からサンプリ

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トレース値に（望ましくない）安定性の期間があるのはなぜですか？

私はpymc3に適合しようとしているかなり単純なテストデータセットを持っています。 traceplotによって生成された結果は基本的にthis. 再び毛虫に続く750回の反復のための平坦な線が続く100回の反復のための標準的な「毛虫」は、そこにあるように、すべてのパラメータの外観の跡のようになります。最初の100回の反復は、25,000回のADVI反復と1万回の繰り返し反復の後に発生します。こ