mcmc - 如何先截断正常：将 pymc2 转换为 pymc3

Question

在 pymc3 中，如何配置截断的正常先验？在 pymc2 中它非常简单（如下），但在 pymc3 中似乎不再有可用的截断正态分布。

Pymc2：

TruncatedNormal('gamma_own_%i_' % i, mu=go, tau=v_gamma_inv, value=0, a=-np.inf, b=0)

Pymc3：？

Answer 1

在 PyMC3 中，您可以使用Bound. 首先，您必须构建有界分布（此处称为BoundedNormal），然后创建一个变量，在其中输入基础分布的常用参数：

with pm.Model() as model:
    BoundedNormal = pm.Bound(pm.Normal, lower=0, upper=1)
    n = BoundedNormal('n', mu=0, tau=10)
    tr = pm.sample(2000, pm.NUTS())

生成的分布如下所示：

Answer 2

以下代码适用于 Pymc3 3.0 版

   a, b=np.float32(0.0), np.float32(10.0)

   K_lo,  K_hi = 0.0, 1.0

   BoundedNormal = pm.Bound(pm.Normal, lower=K_lo, upper=K_hi)

   with pm.Model() as model:

          n = BoundedNormal('n', mu=a, tau=b)

          tr = pm.sample(2000, pm.NUTS())

          traceplot(tr)

Answer 3

以下是截断法线的完整代码，类似于来自 Meysam Hashemi 和 Kiudee 的先前解决方案，来自 PyMC3 版本 3.6：

import pymc3 as pm

with pm.Model() as model:
    n = pm.TruncatedNormal('n', mu=0, tau=10, lower=0, upper=1)
    tr = pm.sample(2000, pm.NUTS())