生存分析PyMC 3

Question

我试图端口的简单生存模式from here (the first one in introduction)形式PyMC 2至3 PyMC但是，我没有找到“发现”任何同等装饰和我试图写一个新的分发失败。有人可以提供一个例子，这是如何在PyMC 3中完成的？

Answer 1

这是一个棘手的端口，需要三个新概念：

1. 使用theano张量
2. 使用的DensityDist
3. 传递一个dict作为observed

此代码提供了与PyMC2版本您链接到上面的等效模型：

import pymc3 as pm 
from pymc.examples import melanoma_data as data 
import theano.tensor as t 

times = data.t # not to be confused with the theano tensor t! 
failure = (data.censored==0).astype(int) 

with pm.Model() as model: 

    beta0 = pm.Normal('beta0', mu=0.0, tau=0.0001) 
    beta1 = pm.Normal('beta1', mu=0.0, tau=0.0001) 
    lam = t.exp(beta0 + beta1*data.treat) 

    def survival_like(failure, value): 
     return t.sum(failure * t.log(lam) - lam * value) 

    survive = pm.DensityDist('survive', survival_like, 
         observed={'failure': failure, 'value': times}) 

with model: 

    start = pm.find_MAP() 
    step = pm.NUTS(scaling=start) 
    trace = pm.sample(10000, step=step, start=start) 

pm.traceplot(trace); 

输出如下：