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我在为多维随机变量定义界限时遇到问题。这是一个虚拟示例来解释我的问题。

如果我想在 [0,100] 之间有一个 3 维离散均匀

import pymc as mc
from numpy import empty

truth = mc.DiscreteUniform("bin1", lower=0, upper=100, value=[50,50,50], size=3)

@mc.deterministic(plot=False)
def unfold(truth=truth):
    out = empty(3)
    for r in xrange(3):
        out[r] = truth[r]
    return out

data = [5, 10, 30]
unfolded = mc.Poisson('unfolded', mu=unfold, value=data, observed=True, size=3)
model = mc.Model([unfolded, unfold, truth])                             
mcmc = mc.MCMC( model )
mcmc.use_step_method(mc.AdaptiveMetropolis, truth)
mcmc.sample(10000,1000,10)

这将为 3 个 bin 采样一个 DiscreteUniform，每个 bin 的范围相同（0 到 100 之间）。

现在，我尝试了几种方法来为每个 bin 定义不同的范围，但无法成功。我尝试了 DiscreteUniform 数组和边界数组（上、下），但它们显然不起作用。

有谁知道如何为随机变量的各个 bin 定义不同的范围？

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1 回答 1

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要定义不同的范围和初始值，您需要调用随机构造函数 N 次以创建变量列表，然后使用 Container 构造函数使列表 pymc 可读：

bin1 = mc.DiscreteUniform("bin1", lower=0, upper=100, value=50, size=1)
bin2 = mc.DiscreteUniform("bin2", lower=0, upper=40, value=20, size=1)
bin3 = mc.DiscreteUniform("bin3", lower=10, upper=50, value=30, size=1)
truth = mc.Container([bin1,bin2,bin3])
于 2013-12-04T11:00:09.343 回答