我试图在PyMC3中组合一个动态系统模型来推断两个参数。该模型是基本SIR，在流行病学常用： DS/DT = - R0 * G * S * I 的di/dt = G * I（R *，S - 1） 其中r0和g是要推断的参数。到目前为止，我无法做得很好。我所见过的将马尔可夫链组合在一起的唯一例子会产生关于递归太深的错误。这是我的示例代码。 # Time
t = np.linspace(0, 8,
我更新了一些计算，我曾经pymc2到pymc3，我有一些问题，采样的行为，当我在我的模型的一些离散的随机变量。作为一个例子，考虑下面的模型中使用pymc2： import pymc as pm
N = 100
data = 10
p = pm.Beta('p', alpha=1.0, beta=1.0)
q = pm.Beta('q', alpha=1.0, beta=1.0)
A
错误当R中具有相当大的数据集运行mice（30个分类预测和预测的变量， Ñ = 1000），出现以下错误： Error in chol.default(fit.sum$cov.unscaled) : the leading minor of order 17 is not positive definite 我用polyreg（多项式回归）对于大多数变量归集方法。由于我不知道为什么会出现此错误，因
我是带pyMC的新手，我不能用pyMC构建MCMC的结构。我想建立一个链，我很困惑如何一起定义我的参数和对数似然函数。我的卡方函数由下式给出： 其中和是观测数据和对应误差分别和是具有四个自由参数的模型和参数是非线性的。 现有用于X和Y是均匀的，如： import pymc as pm
import numpy as np
import math
import random
@pm.sto