Как создать SkewNormal стохастик в pymc3?

Question

Как использовать DensityDist для создания распределения SkewNormal для pymc3? Есть несколько мертвых ссылок на страницы github, объясняющие, как создавать пользовательские Stochastic, которые плавают вокруг.

exp выполнен в анано, но я не думаю, что нормальное кумулятивное распределение или функции erf.

Я полагаю, я просто не мог использовать что-то вроде:

F = DensityDist('F', lambda value: pymc.skew_normal_like(value, um, std, a), shape = N) 

Где я импортировать skew_normal_like распределение из pymc2?

Answer 1

Функция erf реализована в Теано. Попробуйте

skn = pm.DensityDist('skn', lambda value: tt.log(1 + tt.erf(((value - mu) * tt.sqrt(tau) * alpha)/tt.sqrt(2))) + (-tau * (value - mu)**2 + tt.log(tau/np.pi/2.))/2.) 

где:

tau = sd**-2 

Update:

The SkewNormal теперь входит в состав дистрибутивов готовых к использованию PyMC3 в.