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PyMC3：カテゴリ変数をサンプリングするときのPositiveDefiniteError

私はDirichletを使用して事前にカテゴリ分布の簡単なモデルをサンプリングしようとしています。 import numpy as np from scipy import optimize from pymc3 import * k = 6 alpha = 0.1 * np.ones(k) with Model() as model: p = Dirichlet('p',

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pymc unexpected model output

私はPyMCを使用して広告クリック率（CTR）の分布を調べようとしています。 1000個の広告があり、すべての広告のクリック数と再生回数を測定しているとします。私は、広告CTRの基礎となるディストリビューションがベータ版であると想定しています.PyMCを使用してこのディストリビューションのパラメータを見積もりたいと思います。これらのパラメータは、次のスニペットunknown_alphaとunkno

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PyMC3を使用してベイジアン線形回帰における新しいデータの事後を予測する

PyMC3を使用してベイジアン線形回帰を実行する。私はモデルを作りました。同じモデルを使って新しいX値の事後を予測したいのです。私はドキュメントのWebサイト：https://pymc-devs.github.io/pymc3/notebooks/posterior_predictive.html（「予測」を参照）の指示に従っています。これには分析の前にX値をtheano変数にしてから、モデル構築

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インクリメンタルモデルの更新pyMC3

pyMC3のモデルを徐々に更新することは可能ですか？私は現在これに関する情報を見つけることができません。すべての文書は、常に先験的に既知のデータで動作しています。私の理解では、ベイジアンモデルは信念を更新できることを意味します。これはpyMC3でも可能ですか？これについての情報はどこにありますか？ありがとう:)

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pymc3で3レベルのロジスティック回帰モデルを作成する

私はpymc3で3レベルのロジスティック回帰モデルを作成しようとしています。トップレベル、中間レベル、および個々のレベルがあり、中間レベルの係数はトップレベルの係数から推定されます。しかし、中レベルの適切なデータ構造を指定するのが難しいです。 with pm.Model() as model: # Hyperpriors top_level_tau = pm.HalfNorma

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PyMC3 PKモデリング。モデルはデータセットを作成するために使用されるパラメータに解決されません

私はPKモデリングとpymc3の新人ですが、私はpymc3で遊んでいて、自分の学習の一部として単純なPKモデルを実装しようとしています。具体的には、この関係を捕捉するモデル... C（T）（Cpred）は時間tでの濃度である、用量は、所与の用量であり、Vは分布容積であり、CLはクリアランスです。私は、CL = 2、V = 10の値を3回の投与量100,200,300で生成し、時点0,1,2,4

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pymc.Matplot.plotによって生成された停止画像は保存されています

私は最近pymcの実験を開始しましたが、MCMCがうまく実行されたかどうかを診断するために使用するpymc.Matplot.plotによって生成された画像がディスクに保存されます。これにより、スクリプトを実行している場所に画像が表示され、そのスクリプトをクリアするのに時間がかかります。数字をディスクに保存するのを止める方法はありますか？私はドキュメントでは何も明確に見ることができません。

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Pymc MAP - 最終値の抽出方法は？

私はpymc.MAPに合う非常に大きなモデルを持っている：modelはMCMCサンプラーで正常に動作し、多くのpymcオブジェクトを含む大規模なリストをある M = pymc.MAP(model) M.fit(iterlim=1000) 。しかし、私の問題は、上記のMAPに合うようにしようとすると、結果を抽出する方法がわかりません。モデルはかなり大きいので、私は全体のファイルを投稿するつもり

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PyMC3の序数予測変数をモデル化するときの最適化の落とし穴を回避する

Doing Bayesian Data Analysisの第23章のアプローチに基づいてPyMC3を使用して序数予測変数をモデル化しようとしています。 find_MAPを使用して良い開始値を決定したいと思いますが、最適化エラーが発生しています。モデル： Applied interval-transform to sigma and added transformed sigma_interval