如果拒绝了,则维持之前的w值不变,在trace上就表现为一条水平的线段(如下图所示),取样结束后,对所有记录下来的w值画直方图,就能得到后验分布的估计了。因为前面说过,使得后验概率大的w值有更高的概率被保留下来,最后的结果就会表现为,w在这些后验概率大的值附近被采样的点会比较多,也就表现为在这些值附近点出...
注意这里的步数和样本数不一定是相等的,事实上,步数一般是远大于样本数的,因为MCMC的刚开始的时候是在“试探性前进搜索的”,最开始的搜索一般都是抖动很剧烈的,这种抖动直到搜索的后期会逐渐稳定下来。 下面画出变量未知参数(中心点,精度和 𝑝)的路径(“迹”),要想得到迹,可以通过向 MCMC 对象中的 trace方法...
mcmctrace() 这些轨迹图表明,两个模型都已经收敛了。对于所有的参数,四条链都是混合的,没有明显的趋势。 接下来,我们将检查Rhat值。Rhat是一种收敛诊断方法,它比较了各条链的参数估计值。如果链已经收敛并且混合良好,那么Rhat值应该接近1。如果链没有收敛到相同的值,那么Rhat值将大于1。Rhat值为1.05或更高,...
trace_strong = pm.sample(1000, return_inferencedata=True, cores=1)2.2 图形化分析通过可视化不同先验设置下的后验分布,可以直观地评估先验选择的影响。使用ArviZ库可以有效地实现这种可视化分析:# 绘制后验分布比较图az.plot_posterior(trace_weak, var_names=["beta1", "beta2"], hdi_prob=0.95) plt.sup...
mcmctrace() 1. 这些轨迹图表明,两个模型都已经收敛了。对于所有的参数,四条链都是混合的,没有明显的趋势。 接下来,我们将检查Rhat值。Rhat是一种收敛诊断方法,它比较了各条链的参数估计值。如果链已经收敛并且混合良好,那么Rhat值应该接近1。如果链没有收敛到相同的值,那么Rhat值将大于1。Rhat值为1.05或...
mcmctrace() 这些轨迹图表明,两个模型都已经收敛了。对于所有的参数,四条链都是混合的,没有明显的趋势。 接下来,我们将检查Rhat值。Rhat是一种收敛诊断方法,它比较了各条链的参数估计值。如果链已经收敛并且混合良好,那么Rhat值应该接近1。如果链没有收敛到相同的值,那么Rhat值将大于1。Rhat值为1.05或更高...
Rambaut A, Drummond AJ: Tracer: MCMC Trace Analysis Tool. Version 1.5 . Institute of Evolutionary Biology, University of Edinburgh, Edinburgh, UK; 2007.Rambaut, A., & Drummond, A. J. (2007). Tracer: MCMC trace analysis tool . Edinburgh: Institute of Evolutionary Biology, University of ...
,mu=mean,sd=sd,observed=data)# 从后验分布中采样trace=pm.sample(2000)pm.plot_trace(trace)...
为了验证模型的拟合质量,我们进一步绘制了拟合过程的“trace”图,该图提供了模型迭代过程中的收敛性和稳定性信息: 极端重现水平分析 基于拟合的GEV模型,我们计算了不同重现期(2年、20年和100年)下的有效重现水平(Effective Return Level, ERL)及其95%置信区间(CI)。这些信息对于评估极端海况的潜在风险和制定相应的防...
pm.traceplot(trace) 1. 通过运行以上代码,我们可以得到贝叶斯推断的结果,包括参数的后验分布等信息。通过观察后验分布,我们可以得出参数的置信区间、期望值等信息。 通过本文的介绍,相信读者对MCMC算法以及其在贝叶斯统计推断中的应用有了初步的了解。MCMC算法是贝叶斯统计推断中非常重要的一种方法,可以帮助我们对参数...