pymc - PyMC 3 での生存分析

Question

ここ (導入の最初のもの) から単純なサバイバル モデルをPyMC 2 から PyMC 3 に移植しようとしました。PyMC 3でこれがどのように行われるか、誰かが例を提供できますか?

Answer 1

これはトリッキーな移植であり、次の 3 つの新しい概念が必要です。

1. theanoテンソルの使用
2. の使用DensityDist
3. dictas を渡すobserved

このコードは、上記でリンクした PyMC2 バージョンと同等のモデルを提供します。

import pymc3 as pm
from pymc.examples import melanoma_data as data
import theano.tensor as t

times = data.t # not to be confused with the theano tensor t!
failure = (data.censored==0).astype(int)

with pm.Model() as model:

    beta0 = pm.Normal('beta0', mu=0.0, tau=0.0001)
    beta1 = pm.Normal('beta1', mu=0.0, tau=0.0001)
    lam = t.exp(beta0 + beta1*data.treat)

    def survival_like(failure, value):
        return t.sum(failure * t.log(lam) - lam * value)

    survive = pm.DensityDist('survive', survival_like,
                        observed={'failure': failure, 'value': times})

with model:

    start = pm.find_MAP()
    step = pm.NUTS(scaling=start)
    trace = pm.sample(10000, step=step, start=start)

pm.traceplot(trace);

次のように出力します。