問題タブ [pymc]

私は、pymc 2.3 を使用して作成したベイズ ネット (DAG) モデルを持っています。その中の変数はすべてベルヌーイ確率変数です。サンプリングする前に MAP.fit() メソッドを呼び出すと、すべてのランダム変数に対して次の警告が表示されます。

pymc の github リポジトリから、確率変数の基になる型が float でない場合、この警告が出力されるようです。ベルヌーイ RV の場合、型は bool です (そうあるべきです)。

これは、MAP ステップの結果が不安定になるということですか?

ここで与えられた混合ガウスの例をコピーして、指数関数の混合をモデル化しようとしました。コードは以下です。ここでの推論にはいくつかのファンキーな側面があることは知っていますが、私の質問は、このようなモデルで計算をデバッグする方法についてです。

アイデアは、3 つの指数の混合であり、ガンマから取得されたスケール パラメータが に割り当てられているということscalesです。ただし、すべての観測値は、ElemwiseCategoricalStep. を見ると、観測値の指数成分への割り当てが最初は多様であることがわかります。また、が 0 しか含まれていないinitial_assignmentsことから、すべての観測値がすべての相互関係でゼロ番目の成分に割り当てられていることがわかります。set(tr['exp'].flatten())

これは、pin の式array([logp(v * self.sh) for v in self.values])で代入されるすべての値ElemwiseCategoricalStep.astepが負の無限大であるためだと思います。その理由と修正方法を知りたいのですが、さらに、この種のデバッグに使用できるツールを知りたいです。の計算をステップ実行してlogp(v * self.sh)、結果がどのように決定されるかを確認する方法はありますか? pdbでやろうとすると、ネイティブ関数なので踏み込めないoutputs = self.fn()inで詰まると思います。theano.compile.function_module.Function.__call__

与えられた一連のモデル パラメーターの pdf を計算する方法を知っていても、最初は役に立ちます。

[0,1] の間の確率変数に対して、正規化されていないノンパラメトリック分布が 2 つあるとします。

と

C = A*B変数の pdf を取得し、その基本的な統計 (平均、分散、ベイジアン間隔など)を取得したいと考えています。

これはstatsmodels、PyMCまたはで実行できscipy.statsますか? どうすればこの問題に取り組み始めることができますか?

(X,Y) ポイントのランダムなコレクションがあるとします。

そして、単純な線形回帰に適合すること：

y_est[0]、y_est[1]、 ..の分布または統計を取得するにはどうすればよいですか (これらの変数は、各入力値の推定値y_est[2]に対応することに注意してください。yx

データから単純な線形関数とガンマ分布ノイズ項のパラメーターを推定したいと思います。(注: これはhttps://stats.stackexchange.com/questions/88676/regression-with-unidirectional-noiseのフォローアップの質問ですが、単純化され、より実装固有です)。次のように生成された観測データがあるとします。

次のようになります。

次のように、pymc を使用してこれらのパラメーターを推定してみました。

ただし、これにより、真の値からかけ離れた見積もりが得られます。

• 切片: 真: 1.000、推定: 3.281
• 勾配: 真: 2.000、推定: -3.400

私は何か間違ったことをしていますか？

y= m * x次のデータを使用して単純な問題の勾配を推定しようとするとします。

明らかに勾配は1です。ただし、これを PyMC で実行すると10になります

しかし、それは1でなければなりません!

注: 上記は PyMC2 の場合です。

いくつかのパラメータ Θ に対する事後 p(Θ|D) が与えられると、次のように定義できます。

後部密度が最も高い領域:

最高後部密度領域は、合計で後部質量の 100(1-α) % を構成する Θ の最も可能性の高い値のセットです。

言い換えれば、与えられた α に対して、以下を満たすp *を探します。

次に、最高事後密度領域をセットとして取得します。

中央信用地域:

上記と同じ表記法を使用すると、信頼できる領域(または間隔) は次のように定義されます。

分布によっては、そのような間隔が多数存在する可能性があります。中心信頼区間は、各尾部に(1-α)/2質量がある信頼区間として定義されます。

計算:

• 一般的なディストリビューションの場合、ディストリビューションからのサンプルが与えられた場合、Python またはPyMCで上記の 2 つの量を取得するための組み込み機能はありますか?

• 一般的なパラメトリック分布 (ベータ、ガウスなど) の場合、SciPyまたはstatsmodelsを使用してこれを計算する組み込みまたはライブラリはありますか?

osx Snow Leopard に pymc をインストールしようとしていますが、うまくいきません。

gfortranをインストールしました。私はpyCharmをIDEとして持っています。git リポジトリのクローンを作成しました。

コマンド「python setup.py config_fc --fcompiler gnu95 build」の実行

それは私にこのエラーを与えます：「エラー：無効なコマンド 'config_fc'」

なぜPythonを初めて使うのかわかりません。ありがとう。