python - Python 中的 MCMC 实现

Question

我有以下问题:

有 12 个样本，每个样本大约有 20000 个元素，每个样本都来自未知分布(有时分布不是单峰的，因此很难自动估计分布的分析族)。基于这些分布，我计算出不同的数量。如何以最有效(也是最简单)的方式探索目标数量的分布？

为了绝对清楚，这里有一个简单的例子:数量 A 等于 B*C/D

B、C、D 是根据未知规律分布的，但我有来自它们分布的样本，我想根据这些样本计算 A 的分布。所以实际上我想要的是一种工具，可以根据变量样本探索目标数量的分布。

我知道有 MCMC 算法可以做到这一点。但是有人知道用 Python 或 C 语言很好地实现 MCMC 采样器吗？或者还有其他方法可以解决这个问题吗？

格言

Answer 1

你看过pymc吗？ ？正如它在描述中所说:“pymc 是一个 python 包，它将 Metropolis-Hastings 算法作为 python 类实现，并且非常灵活，适用于大量问题” 所以你可以使用 Metropolis-Hastings用于获取一系列随机样本。