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为何此分层Poisson模型与生成的数据中的真实参数不匹配？

我正在尝试拟合分层Poisson回归以估计每个组和全局的time_delay.我对pymc是否自动将日志链接功能应用于mu感到困惑,还是我必须明确地这样做： with pm.Model() as model: alpha = pm.Gamma('alpha', alpha=1, beta=1) beta = pm.Gamma('beta', alpha=1, beta=1) a = pm

python-与PyMC3的贝叶斯相关

我正在尝试将此example of Bayesian correlation for PyMC2转换为PyMC3,但得到的结果完全不同.最重要的是,多元正态分布的均值很快就为零,而它的平均值应为400(与PyMC2一样).因此,估计的相关性迅速变为1,这也是错误的. 完整代码可在此notebook for PyMC2和此notebook for PyMC3中获

python中最快的线性回归实现

我正在执行逐步模型选择,逐步降低变量膨胀因子超过某个阈值的变量. 为了做到这一点,我在从数百MB到10演出的数据集上运行OLS很多次. 对于较大的数据集,最快的OLS实现是什么？ Statsmodel OLS实现似乎使用numpy来反转矩阵.基于梯度下降的方法会更快吗？ scikit-learn是否具有特别快速的

python – 具有变化点的PyMC3回归

我看到了如何用pymc3进行变点分析的例子,但似乎我错过了一些东西,因为我得到的结果远非真正的值.这是一个玩具的例子. 数据：脚本： from pymc3 import * from numpy.random import uniform, normal bp_u = 30 #switch point c_u = [1, -1] #intercepts before and after switch po

python – 开始使用PYMC进行线性回归

以为我开始关注这个例子： http://www.databozo.com/2014/01/17/Exploring_PyMC3.html 但是当我按照pymc 2.3精确地遵循这个例子时,我得到一个退出并告诉API已经改变了UserWarning：不推荐使用MCMC()语法.请通过M = MCMC(输入)明确传入节点. ‘不推荐使用MCMC()语法.请通过M = MCMC(

python – 从pymc中保存的痕迹中绘制图形

我需要使用不同的参数运行MCMC不同的时间以检查收敛.所以我决定保存这些痕迹,这样当我需要知道(为了comaprison目的)时,结果是什么 pymc.MCMC(iter = 10000,burn = 1000,thin = 10) 我不需要重新运行它. (这需要花费很多时间(我必须对许多不同的参数值做同样的事情)). 我找到了解决

python – PyMC观察到一组随机变量的数据

我试图用PyMC推断模型参数.特别地,观察到的数据被建模为两个不同随机变量的总和：负二项式和泊松. 在PyMC中,随机变量的代数组合由“确定性”对象描述.是否可以将观察到的数据分配给此确定性对象？如果不可能,我们仍然知道总和的PDF是组件的PDF的卷积.有效地计算这个卷积有什么技巧吗？

python – 将PyMC2代码移植到PyMC3 – 体育分析的分层模型

我尝试了以下代码,但遇到了问题.我认为.values是问题,但我如何将其编码为Theano对象？以下是我的数据来源 home_team,away_team,home_score,away_score Wales,Italy,23,15 France,England,26,24 Ireland,Scotland,28,6 Ireland,Wales,26,3 Scotland,England,0,20 France,Italy,30,1