PyMC を使用して大数の法則の非常に単純な例を実装しようとしています。目標は、さまざまなサイズのサンプルの多くのサンプル平均を生成することです。たとえば、以下のコードでは、5 つのサンプル (samples_to_average = 5) のグループを繰り返し取得し、それらの平均を計算してから、結果のトレースの 95% CI を見つけています。

以下のコードは実行されますが、samples_to_average をリストに変更して、1 回のパスでさまざまなサンプル サイズの範囲の信頼区間を計算できるようにしたいと考えています。

決定論的デコレーターを使用して私が見たほとんどの例では、グローバル確率変数が使用されています。ただし、私の目的を達成するには、getConfidenceInterval() で (正しい長さの) 確率変数を作成し、これを sample_average に渡す必要があると思います (globals / default パラメーターを使用して sample_average を指定するのではなく)。

getConfidenceInterval() で作成された変数を sample_average() に渡すにはどうすればよいですか? あるいは、samples_to_average の異なる値を使用して複数のモデルを評価できる別の方法は何ですか? 可能であれば、グローバルを避けたいと思います。

私は、pymc で有界分布の使用を検討しています。ガンマ事前分布を 2 つの値の間で制限しようとしています。テスト値がないため、モデルの仕様が失敗しているようです。これらの種類のモデルを指定できるようにするには、どのように testval 引数を渡すことができますか?

完全を期すために、エラーと最小限の例を以下に含めました。ありがとうございました！

AttributeError: <pymc.quickclass.Gamma object at 0x110a62890> has no default value to use, checked for: ['median', 'mean', 'mode'] pass testval argument or provide one of these.

編集: 参照目的で、制限されたガンマ事前分布を利用した単純な作業モデルを次に示します。

ソースから PyMC をビルドしてインストールしました。デバッグが大変でしたが、久しぶりにインストールに成功しました。ただし、インポートしようとすると、Abort Trap: 6エラーが発生します。

OSX 10.7、numpy 1.8.0、scipy 0.13.0、pandas 0.3.0、matplotlib 1.4.x を使用しており、PyMC 3 をインストールしようとしています。

Python(x, y) の一部としてインストールされた Python 2.7.3 を使用して、Win7-64 マシンに PYMC をインストールしようとしています。

を使用しようとしましpython setup.py installたが、うまくいきませんでした。次に、これらの指示http://pymc-devs.github.io/pymc/INSTALL.htmlに従って MinGW と MSYS をインストールするルートをたどりましたが、まだ以下のエラー メッセージが表示されます。詳細をパスに追加しました。

また、https: //groups.google.com/forum/#!searchin/pymc/install $20windows/pymc/_10AZdgd620/wFPh4qium8QJ を介してリンクされた MCMC と、ここにリストされている追加のコンパイラの詳細を使用してみましたhttps://groups. google.com/forum/#!topic/pymc/1-ENfS5NBQEとここhttp://ultrainfinitum.blogspot.co.uk/2012/12/python-error-unable-to-find-vcvarsallbat.htmlに記載されています。次のコンパイラ コマンド、setup.py install build --compiler=mingw32またはpython setup.py build --force -c mingw32、次に を使用しますpython setup.py install --force --skip-build。

私が得ているエラーメッセージは次のとおりです。

次に何を試すかについてのアイデアはありますか？

多次元確率変数の境界の定義に問題があります。これは私の問題を説明するためのダミーの例です。

[0,100] の間で 3 次元の離散均一を作成したい場合

これにより、3 つのビンの DiscreteUniform が各ビンの同じ範囲 (0 から 100 の間) でサンプリングされます。

ここで、ビンごとに異なる範囲を定義するためにいくつかのことを試みましたが、成功しません。DiscreteUniform の配列と境界 (上限、下限) の配列を試しましたが、明らかに機能しません。

確率変数のさまざまなビンに対して異なる範囲を定義する方法を知っている人はいますか?

モデル

次の統計モデルがあります。

どこsigmaが知られています。

Q_i とr_i（報酬）が観察されます。

この場合、r_iとmu_iはスカラーで、wは 40x1、Q_iは 1x40、phiは 40x1、Sigmaは 40x40 です。

LaTeX 形式のバージョン: http://mathurl.com/m2utrz4

Python コード

いくつかのサンプルを生成して近似する PyMC モデルを作成しようとしていphiますSigma。

ただし、アプリを実行すると、次のエラーが発生します。

どういうわけかモデルを間違って設定していますか?

解決すべき多変量モンテカルロ隠れマルコフ問題があります。

どこ：

PyMC3 はすでにこの問題を処理できるほど成熟していますか、それともバージョン 2.3 を使用する必要がありますか? 第二に、PyMC フレームワークの HM モデルへの参照は大歓迎です。ありがとう。

-- ヘンク

PyMC の MCMC アルゴリズムを使用して、頻度分析のためにパラメーター空間を効率的にサンプリングする簡単な方法はありますか? ポイント密度 (ベイジアン分析用) には興味がありませんが、多次元パラメーター空間をサンプリングするための高速で効率的な方法が必要なので、テストされたすべてのポイント (特に拒否されたポイントも) をトレースしたいと思います。繰り返しポイントは、トレースで 1 回だけ保存する必要があります。

有益なコメントをいただければ幸いです。

ところで、PyMC を開発してくれてありがとう、それは素晴らしいパッケージです!

運の悪いpymcのインストールを何度も試みたにもかかわらず、https: //stackoverflow.com/questions/19878430/installing-pymc-then-matplotlib-win7-64-continues-to-fail-despite-workaroundsを参照してください-私は出くわしました別の SO 投稿 ( Building lxml for Python 2.7 on Windows ) では、Python(x,y ）。

を使用するpython setup.py installと、「vcvarsall.bat が見つかりません」というエラーは発生しませんが、次のエラーが発生します。c:\program files (x86)\microsoft visual studio 9.0\vc\bin以下を実行する前に、PATH ステートメントの最後に追加しました。

選択を解除する方法がわからないので、これが何を意味するか、次に何をする必要があるかについてのアイデアはありますか?

2013 年 11 月 12 日更新

Sourceforgeから入手可能なバイナリとフリータイプを介してmatplotlibをインストールしようとしました。どちらも状況を改善しているようには見えません。何を試すべきかについてさらに提案はありますか？

ところで、本当の目標は pymc をインストールすることですが、以下が由来する matplotlib に依存しているようです。