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) p...
为了直观地展示GEV模型的拟合效果,我们绘制了拟合结果的图形,包括拟合曲线和原始数据的散点图: 此外,我们还通过函数绘制了边际剩余寿命(Marginal Return Level, MRL)图,以分析不同阈值下的极端值分布特性,特别设定了x轴的范围为0到7米: 模型诊断与有效性验证 为了验证模型的拟合质量,我们进一步绘制了拟合过程的“tr...
# 生成迹线图az.plot_trace(trace) plt.show() 评估标准: 良好混合:参数值在某个范围内呈现随机波动,无明显趋势 混合不良:出现明显的趋势或周期性模式,表明可能未达到收敛3.2.2 Gelman-Rubin统计量(R-hat)R-hat统计量通过比较链内方差和链间方差来评估收敛性,是一个定量的诊断指标。# 计算R-hat值rhat_value...
为了直观地展示GEV模型的拟合效果,我们绘制了拟合结果的图形,包括拟合曲线和原始数据的散点图: 此外,我们还通过函数绘制了边际剩余寿命(Marginal Return Level, MRL)图,以分析不同阈值下的极端值分布特性,特别设定了x轴的范围为0到7米: 模型诊断与有效性验证 为了验证模型的拟合质量,我们进一步绘制了拟合过程的“tr...
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...
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...
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) ...
mcmc.trace("centers") 或者可以使用[:]或者.gettrance()得到所有的迹 代码如下: # -*- coding: utf-8-*-import numpyasnp import matplotlib.pyplotasplt import pymcaspm import scipy.statsasstats jet=plt.cm.jet data= np.loadtxt("data/mixture_data.csv", delimiter=",") ...
此外,我们还通过函数绘制了边际剩余寿命(Marginal Return Level, MRL)图,以分析不同阈值下的极端值分布特性,特别设定了x轴的范围为0到7米: 模型诊断与有效性验证 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: ...
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...