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python - スタン ベクトル パラメーターの素敵な pystan トレース プロット
私はStanで重回帰を行っています。
リグレッサー/計画行列のベータ ベクトル パラメーターのトレース プロットが必要です。
私が次のことをするとき：
私はかなり恐ろしいイメージを得る：
私はもう少しユーザーフレンドリーなものを求めていました。私は、私が求めているものに近い以下をハックすることに成功しました。
私のハックは、次のように pystan の背面に差し込まれます。
私の質問 - 確かに私は何かを見逃しています - しかし、ベクトルパラメータのためにpystanから私が求めている種類の出力を得る簡単な方法はありますか?
python - pip install 経由で pystan をインストールするときにポップアップするこのエラーを修正するにはどうすればよいですか?
これは、Windows コマンド プロンプトに入力したものです。
これは私の出力でした：
ありがとうございました！
python - Pystan 事後不確実性間隔
別のフォーラムで、 PyStanには を使用する RStan と同じ機能がないことがわかりましたが、代わりにposterior_interval()使用できますnumpy.percentile()。現在pystan.StanModel.optimizing()、PyStan の関数を使用して、事後尤度を最大化するパラメーターのセットを取得しています。numpy.percentile()また、事後結果の外側の 95% 信頼区間も取得したいので、関数を関数と共に使用するかどうか疑問に思っていoptimizingますか?
パラメータ分布の 95% 区間を見つけようとしましたが、結果の信頼区間は適切ではありませんでした。特に、事後分布が多峰性分布を示すと予想される場合、私が使用する信頼区間numpy.percentile()は事後 2 次元ガウス パッチ内にあるため、これは良いとは考えていません。
95% 間隔は後方から取得する必要があると思います。パーセンタイル関数を最適化関数と共に使用して、95% の信頼度の高い事後結果を取得しますか?
bayesian - 離散混合モデルの Stan と PYMC3 の比較
ゼロ膨張カウントの一時データを研究しています。ブロック内のステートメントをstan使用して、このゼロ膨張データを処理するモデルを構築しました。これは、Stan Reference Guide でアドバイスされているとおりです。例えば、ifmodel
ifStan は離散変数を扱わないサンプラーとして NUTS を使用しているため、このステートメントは明らかに必要です (したがって、この離散確率変数からサンプリングするのではなく、この離散確率変数を過小評価しています)。私はあまり経験がありませんがpymc3、ギブス更新ステップ（離散ベルヌーイ尤度からサンプリングする）を処理できることを理解しています。次に、ゼロ膨張値を条件として、ポアソン尤度に依存するパラメーターの Metropolis または NUTS 更新を実行できます。
私の質問は次のとおりです: NUTS 更新で実行されている連続変数への更新を使用して、離散ゼロ膨張変数からサンプリングするような方法で使用できますか? pymc3可能であれば、パフォーマンスは上記の実装よりも大幅に改善されていstanますか (これは離散確率変数を周辺化します)? さらに、pymc3Gibbs + Metropolis の更新しかサポートできない場合、NUTS から離れたこの変更は検討する価値がありますか?