mcmc - 切り捨てられた通常の事前確率を作成する方法: pymc2 から pymc3 への変換

Question

pymc3では、切り捨てられたノーマルプライアをどのように設定しますか? pymc2 では非常に単純ですが (以下)、pymc3 では切り詰められた正規分布が利用できなくなっているようです。

Pymc2:

TruncatedNormal('gamma_own_%i_' % i, mu=go, tau=v_gamma_inv, value=0, a=-np.inf, b=0)

Pymc3: ?

Answer 1

PyMC3 では、 を使用して任意のディストリビューションを切り捨てることができますBound。最初に有界分布 (ここでは と呼びますBoundedNormal) を構築し、次に、基になる分布の通常のパラメーターを入力する変数を作成する必要があります。

with pm.Model() as model:
    BoundedNormal = pm.Bound(pm.Normal, lower=0, upper=1)
    n = BoundedNormal('n', mu=0, tau=10)
    tr = pm.sample(2000, pm.NUTS())

結果の分布は次のようになります。