sample函数运行指定(或传递)给它的步骤方法,进行给定的迭代次数,并返回一个InferenceData对象,其中包含收集的样本,以及其他有用的属性,例如采样运行的统计数据和观察到的样本的副本数据。请注意,sample生成了一组并行链,具体取决于计算机上的计算核心数量。 InferenceData对象的各种属性可以通过与包含从变量名称到numpy.arr...
AI代码解释 _,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))ax.hist([y.mean()foryinppc['y']],bins=19,alpha=0.5)ax.axvline(data.price.mean())ax.set(title='Posterior predictive of the mean',xlabel='mean(x)',ylabel='Frequency'); 推断的平均值与实际的火车票价格平均值非常接近。 分组比较 我们可能对...
set_index('concentration', inplace=True) 参数问题 给出数据,化学品的IC50 值是多少, 以及其周围的不确定性? 说明 数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def plot_chemical_data(log=True): fig = plt.figure(figsize=(10,6)) ax = fig.add_subplot(1,1,1) if log: ax....
) ax1.set(ylabel='Probability Density', title='current: prior(mu=%.2f) = %.2f\nproposal: prior(mu=%.2f) = %.2f' % (mu_current, prior_current, mu_proposal, prior_proposal)) likelihood_current = stats.norm(mu_current, sigma_true).pdf(data).prod() likelihood_proposal = stats....
# create the observed data # sample size of data we observe, trying varyingthis(keep it less than100;) N=1# thetrueparameters, but of course wedonot see these values... lambda_1_true=1lambda_2_true=3#...we see the data generated, dependent on the above two values. ...
(3, 3)), random_seed=seed, ) new_coords = coords | {"trial": [0, 1, 2]} with inference_model: pm.set_data({"x": new_x_data}, coords=new_coords) pm.sample_posterior_predictive( idata, predictions=True, extend_inferencedata=True, random_seed=seed, ) pm.stats.summary(idata....
data = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y)) 1. 2. 3. AI检测代码解析 plt.legend(loc=0); 1. 估计模型 让我们将贝叶斯线性回归模型拟合到此数据。 AI检测代码解析 # 定义似然函数 likelihood = Normal("y", mu=intercept + slope * x, sigma=sigma, observed=y) ...
idata.posterior["y_model"] = idata.posterior["Intercept"] + idata.posterior["x"] * xr.DataArray(x) _, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))az.plot_lm(idata=idata, y="y", num_samples=100, axes=ax, y_model="y_model")ax.set_title("Posterior predictive regression lines")ax.set_xl...
set_data({"x": new_x_data}, coords=new_coords) pm.sample_posterior_predictive( idata, predictions=True, extend_inferencedata=True, random_seed=seed, ) pm.stats.summary(idata.predictions, kind="stats") The new data conditioned on inferred parameters would look like: Outputmeansdhdi_3%hdi_...
ax.set_xlabel("x"); 我们估计的回归线与真正的回归线非常相似。但是由于我们只有有限的数据,我们的估计存在不确定性,这里用线的可变性来表示。 总结 可用性目前是更广泛采用贝叶斯统计的巨大障碍。 Bambi允许使用从 R 借用的便捷语法进行 GLM 规范。然后可以使用pymc 进行推理。