pymc3

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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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PYMC3でカスタム尤度を使用すると "expected ndarray"でエラーになる

PYMC3でカスタム分布（一般化極値またはGEV分布）を使用しようとしています。私はこれを計算するいくつかのコードを書かれているが、私は ValueError: expected an ndarray Apply node that caused the error: MakeVector{dtype='float64'}(logp_sigma_log, __logp_mu, __logp_xi,

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以前のPymc3をfrom_formulaで変更する

私はKaggle（ヒューマンリソースのもの）からデータセットを作成しています。ベイジアン統計（ロジスティック回帰）を実装しようとしていますが、このモデル import pymc3 as pm priors = {"Intercept": pm.Normal('alpha', mu=0, sd=100), "Regressor": pm.Laplace('beta', mu=0, b

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Pymc3を使ってバイアスされた6面ダイスをシミュレートするには？

Pymc3を使用して6面のダイスロールをシミュレートするにはどうすればよいですか？また、サイコロの異なる面に異なる分布があることは、私は何を知っていますか？

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PyMC3トレースプロットが表示されない

私はOsvaldo MartinのPyMC3の例を取得しようとしていますPythonでベイジアン解析が動作しています。 matplotlibのを使用して、次のコードは正常に動作します（つまり、チャートが表示されている）中にWindows 10で、： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as

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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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PyMC3モデルに制約を追加するにはどうすればよいですか？私たちはPyMC3ため、以下の線形回帰の例を考えると

は： http://docs.pymc.io/notebooks/getting_started.html#A-Motivating-Example:-Linear-Regression はどのように我々はa + b1 + b2 = 1 or a^2 + b1^2 = 25などの制約が含まれるのでしょうか？私はバウンドを使用して変数の境界を作成できますが、より複雑な制約を追加する方法がわかりませ

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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