ベイジアン パラメーター推定について学習しようとしていますが、ここで非常に優れたチュートリアルを見つけました(チュートリアル 1 & 2)。私の理解をテストするために、特定のデータセットに基づいてヘッドを取得する確率を推定するための MCMC アプローチを実装しようとしています。入力データセットには、8 つの表と 2 つの裏があります。事前確率が Beta(2,2) に従うと仮定すると、分析的に頭が上がる確率 = (8+2)/(10+2+2) = 0.71 です。ただし、大都市ヘイスティングス アルゴリズムを使用しようとすると、非常に異なる答えが得られます。誰かがここで私の実装をチェックアウトして、私が欠けているものを説明できますか
http://nbviewer.ipython.org/github/ragrawal/meetup/blob/master/notebook/MCMC.ipynb