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Pymc线性回归起始问题（缩放输入参数？）
跟着this example使用PYMC3进行非常简单的贝叶斯线性回归（学习，我希望）我得到了最初的例子来运行但是然后尝试使用我自己的数据并得到： ValueError: Optimization error: max, logp or dlogp at max have non-finite values. Some values may be outside of distribution ... -
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用PyMC3预测贝叶斯线性回归中的新数据后验
使用PyMC3执行贝叶斯线性回归 . 我构建了我的模型，我想使用相同的模型预测新X值的后验 . 我一直在尝试按照文档网站上的说明进行操作：https://pymc-devs.github.io/pymc3/notebooks/posterior_predictive.html（参见预测） . 这包括在分析之前使您的X值成为theano共享变量，然后在模型构建之后更改值，并运行 run_ppc() ... -
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使用pymc与MCMC拟合两个正态分布（直方图）？
我正在尝试使用CCD上的光谱仪检测线条轮廓 . 为了便于考虑，我已经包含了一个演示，如果解决了，它与我实际想要解决的演示非常相似 . 我看过这个：https://stats.stackexchange.com/questions/46626/fitting-model-for-two-normal-distributions-in-pymc以及其他各种问题和答案，但他们正在做的事情与我想做的事情根... -
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PyMC：非平稳噪声中的多变量估计
是否有可能将pymc用于以下任务：信号是我想要估计的两个变量的非线性函数，噪声是非平稳的，在不同的时刻相关？噪声的分布是高斯分布的，具有零均值和共变函数，这取决于时间 . 信号是确定性的 . 我是pymc的新手，在这种情况下不知道如何构造适当的似然函数 . 将不胜感激任何建议 . -
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pymc 3.0预测后验分布
我似乎想知道如何从预测后验分布中采样（或获得MAP） . 根据文档中的建议（7.3模型检查和对角线诊断：拟合优度），我可以使用pymc 2.3通过添加未观察到的随机数来从该分布中进行采样 . 这是link to the notebook . 一切似乎都运作良好 . 但是当我在pymc 3.0尝试这样做时，会发生两件奇怪的事情 . MAP值甚至没有接近，好像未观察到的随机性正在影响最小化，并且未... -
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PyMC 3中的确定性变量和Fortran Scipy函数
我正在尝试构建一个简单的PyMC 3模型，其中我估计两个切割点和潜在双变量高斯密度中的相关参数，产生（多项式）计数向量的四个预测概率 . （我希望，这将成为一个更大模型的一部分，在这个模型中，对于许多潜在的多元高斯密度估计这些和其他参数 . ） 因此，我想将切割点cx和cy建模为正常的随机变量，并将相关参数rho建模为缩放的Beta随机变量（作为旁注，我希望听到更好的方法来处理rho - 做P... -
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使用PyMC的贝叶斯pca
我正在尝试使用PyMC库为python实现贝叶斯PCA . 但是，我被困在我定义低维坐标的地方...... 模特是 x = Wz e 其中x是观测向量，W是变换矩阵，z是低维坐标向量 . 首先，我定义了转换矩阵W的分布 . 每列都是从正态分布绘制的（为了简单起见，零均值和身份协方差） def W_logp(value): logLikes = np.array([multivariate_n... -
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PyMC：估计总体参数，其中每个观测值是两个Weibull分布变量的总和
I have a list of n observations, each of which is the sum of two Weibull-distributed variables: x[i] = t1[i] + t2[i] t1[i] ~ Weibull(shape1, scale1) t2[i] ~ Weibull(shape2, scale2) 我的目标是： 1）估计威布尔分布（s... -
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使用pymc模型生成对新数据的预测
从典型的机器学习角度来看，它希望使用 pymc 来实现类似的东西，但我发现它非常困难 . 考虑一些简单的事情，例如线性回归 . 我有一个输入数据矩阵 X 和一个目标向量 y . 也许我通过确定性函数向 X 添加一些新的附加变量，以便 X_det 是一个确定性变量 . 正如通常所做的那样，我们定义了一个确定性的 y_hat ，它将系数 b 和数据 X_det 以及随机观测变量 Y_obs 组合在一... -
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pymc中贝叶斯分段线性回归模型的逆推断
我试图在一个简单的贝叶斯网络上进行逆推理，以进行分段线性回归 . 也就是说，y是x的分段线性函数：Plot of Y vs X 和贝叶斯网络看起来像这样：Bayesian Network Model 这里，X具有正态分布，K是具有以X为条件的softmax分布的离散节点，Y是基于K的值的线性高斯的混合（即Pr（Y | K = i，X = x）〜 N（mu = w_i * x b_i，s_i）） .... -
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PYMC安装--fcompiler无法识别
我正在尝试在OSX Mountain lion上安装pymc . 我已经安装了gfortran（来自http://gcc.gnu.org/wiki/GFortranBinaries#MacOS）并克隆了pymc . 我尝试了之前的工作：'setup.py config --fcompiler = gfortran build'，但这会产生错误： 用法：setup.py [global_opts] ... -
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PyMC的贝叶斯协方差预测
我大致遵循本在线指南（link here）中提供的股票协方差示例，但我有一个更简单的示例模型 . 我以这样的方式构建它，我知道两个变量之间的协方差/相关性 . 我在下面发布了我的简短代码 . 基本上我正在做的是构建一个人工数据集，其中相关矩阵应该是[[1，-0.5]，[ - 0.5,1]] . 在mcmc采样结束时，我得到了非对角线项的预测值，这个值非常不同 . 我看了收敛标准，看起来自相关性很... -
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如何监控PyMC中的提议协方差？
我正在测试PyMC中的 AdaptativeMetropolis 步骤方法（记录为here），并希望看到它的实际效果 . 这种步骤方法包括使用多变量跳跃分布来块更新一些变量，其在采样期间调整协方差 . 可以打印提议协方差矩阵与时间？在我看来，这没有记录 . 谢谢 . 编辑：作为一个玩具模型，让我们考虑两个相似骰子的情况（让我们说它们来自同一个工厂） . 我们希望估计它们是否有偏见 . import... -
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蒙特卡洛Marcov链与pymc
我正在尝试构建一个MCMC模型，以模拟随着时间推移而变化的变化 . 我必须以10分钟的时间间隔模拟一天 . 我有一天在N个用户中以144个间隔进行了几次观察 . 所以我有 U_k=U_1,...,U_N U用户，k从1到N不等，每个用户我有 X_i=X_1,...X_t 样本 . 每个用户都有两种可能的状态，1和0.我知道我必须为每个时间步 Build 一个转移概率矩阵，然后运行MCMC模型 ....