2 emcee使用方法 2.1 采样器 2.2 似然函数与先验分布 2.3 输出结果 2.4 保存结果 相关文章 前言 在之前的一篇文章中,介绍了马尔科夫链-蒙特卡洛模拟的思想与用途。 拉格朗日L2:模型参数推断(一) | 马尔科夫链-蒙特卡洛方法(MCMC Methods)66 赞同 · 10 评论文章 这一篇主要是介绍怎样用Python实现这一方法。目前用...
importemceedeflog_likelihood(theta, x, y, yerr):y_model = signal(theta, x)chi2 = (y - y_model)**2/ (yerr**2)returnnp.sum(-chi2 /2)deflog_prior(theta):ifall(theta >-2)and(theta[2] >0)andall(theta <2):return0return-np.infde...
pos = theta_guess + 1e-4 * np.random.randn(nwalkers, ndim)# run emceesampler = emcee.EnsembleSampler(nwalkers, ndim, log_posterior, args=(x, y, y_err))sampler.run_mcmc(pos, 10000, progress=True); 结果如下: 100%|██████████| 10000/10000 [00:05<00:00, 1856.57it/s...
# create a small ball around theMLEthe initialize each walker nwalkers,ndim=30,5theta_guess=[0.5,0.6,0.2,-0.2,0.1]pos=theta_guess+1e-4*np.random.randn(nwalkers,ndim)# run emcee sampler=emcee.EnsembleSampler(nwalkers,ndim,log_posterior,args=(x,y,y_err))sampler.run_mcmc(pos,10000,progre...
emcee使用详解2.1 采样器设置 通过代码演示，关键在于设置链的数量和长度，以及自定义log_probability函数，即似然函数与先验分布的乘积对数。2.2 似然函数与先验分布 通常情况下，先验分布可以假设为均匀分布，取对数后变为常数。对于复杂的先验，只需直接将其转化为对数形式。似然函数根据模型需求自由定义...
emcee是用纯python实现的,它只需要评估后验的对数作为参数θ的函数。这里使用对数很有用,因为它使指数分布族的分析评估更容易,并且因为它更好地处理通常出现的非常小的数字。 import emcee def log_likelihood(theta, x, y, yerr): y_model = signal(theta, x) ...
emcee 的创建者 Dan Foreman-Mackey 还提供了这一有用的包corner来可视化样本: importcorner corner.corner(mcmc_samples, labels=labels, truths=theta); 1. 2. 3. 虽然后验样本是推理的主要依据,但参数轮廓本身却很难解释。但是使用样本来生成新数据则要简单得多,因为这个可视化我们对数据空间有更多的理解。以下...
emcee是用纯python实现的,它只需要评估后验的对数作为参数θ的函数。这里使用对数很有用,因为它使指数分布族的分析评估更容易,并且因为它更好地处理通常出现的非常小的数字。 importemcee deflog_likelihood(theta, x, y, yerr): y_model = signal(theta, x) ...
emcee是用纯python实现的,它只需要评估后验的对数作为参数θ的函数。这里使用对数很有用,因为它使指数分布族的分析评估更容易,并且因为它更好地处理通常出现的非常小的数字。 复制 importemceedeflog_likelihood(theta,x,y,yerr):y_model=signal(theta,x)chi2=(y-y_model)**2/(yerr**2)returnnp.sum(-chi...
emcee是用纯python实现的,它只需要评估后验的对数作为参数θ的函数。这里使用对数很有用,因为它使指数分布族的分析评估更容易,并且因为它更好地处理通常出现的非常小的数字。 importemcee deflog_likelihood(theta, x, y, yerr): y_model=signal(theta, x) ...