我在这里发布了一个IPython笔记本http://nbviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026
我通过标准Statsmodels OLS和PYMC3与Pandas提供的数据一起工作，顺便说一下，这部分工作得很好 .
我看不出如何从PYMC3中获得更多标准参数？这些示例似乎只是使用OLS来绘制基本回归线 . 看来PYMC3模型数据应该能够给出回归线的参数吗？除了可能的痕迹，即什么是最高概率线？
对Alpha，beta和sigma的解释的任何进一步解释都欢迎！
另外，如何使用PYMC3模型来估计给定新x即具有某种概率的预测的y的未来值？
最后，PYMC3有一个新的GLM包装，我尝试了它似乎搞砸了？ （虽然可能是我）
1 回答
glm子模块设置了一些默认的先验，这可能不适合你的每一个案例 . 您可以使用family参数更改它们，例如：
不幸的是，这还没有很好的记录，需要一些很好的例子 .