Я пытаюсь использовать писать свои собственные stochastic и deterministic переменные с pymc3, но старый опубликовал рецепт pymc2.3 объяснил, как мы можем параметризуем наши переменные больше не работа
Я отправил ноутбук IPython здесь http://nbviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026 И я работал как через стандартный Statsmodels МНК, а затем аналогично с PYMC3 с данными, полученными при панд, что час
Я хотел бы осуществить для реализации процесса Дирихле примера ссылки в Implementing Dirichlet processes for Bayesian semi-parametric models (Источника: here) в PyMC 3. В примере стержневой вероятност
Моя модель имеет три параметра, скажем theta_1, theta_2 и ню. Я хочу попробовать theta_1, theta_2 от задней с ню маргинализованной (что может быть сделано аналитически), то есть от р (theta_1, theta_2