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我正在尝试使用 PyMC3 中的 Mixture
使用两个 Beta 分布的混合来拟合数据(我不知道每个分布的权重) 。这是代码:
model=pm.Model()
with model:
alpha1=pm.Uniform("alpha1",lower=0,upper=20)
beta1=pm.Uniform("beta1",lower=0,upper=20)
alpha2=pm.Uniform("alpha2",lower=0,upper=20)
beta2=pm.Uniform("beta2",lower=0,upper=20)
w=pm.Uniform("w",lower=0,upper=1)
b1=pm.Beta("B1",alpha=alpha1,beta=beta1)
b2=pm.Beta("B2",alpha=alpha2,beta=beta2)
mix=pm.Mixture("mix",w=[1.0,w],comp_dists=[b1,b2])
运行此代码后,出现以下错误:AttributeError: 'list' object has no attribute 'mean'
。有什么建议吗?
最佳答案
PyMC3 附带 pymc3.tests
包含有用示例的模块。通过在该目录中搜索“混合物”一词,我发现了 this example :
Mixture('x_obs', w,
[Normal.dist(mu[0], tau=tau[0]), Normal.dist(mu[1], tau=tau[1])],
observed=self.norm_x)
请注意 classmethod dist
叫做。谷歌搜索“pymc3 dist classmethod”会导致这个 doc page这解释了
... each
Distribution
has adist
class method that returns a stripped-down distribution object that can be used outside of a PyMC model.
除此之外,我并不完全清楚为什么这里需要精简的发行版,但它似乎有效:
import pymc3 as pm
model = pm.Model()
with model:
alpha1 = pm.Uniform("alpha1", lower=0, upper=20)
beta1 = pm.Uniform("beta1", lower=0, upper=20)
alpha2 = pm.Uniform("alpha2", lower=0, upper=20)
beta2 = pm.Uniform("beta2", lower=0, upper=20)
w = pm.Uniform("w", lower=0, upper=1)
b1 = pm.Beta.dist(alpha=alpha1, beta=beta1)
b2 = pm.Beta.dist(alpha=alpha2, beta=beta2)
mix = pm.Mixture("mix", w=[1.0, w], comp_dists=[b1, b2])
请注意,使用 dist
类方法时,会省略名称字符串。
关于python - 如何在 PyMC3 中正确定义 Beta 分布的混合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46174953/
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