Pymc3 中的随机索引

Question

我是 pymc3 的新手，我正在尝试了解如何以不同的方式将随机变量应用于模型。我想适合以下（设计的）模型，但我在文档中找不到任何支持。

$\begin{align*} y_{t}&\sim\mathcal{N}(\mu_{t},\sigma)\ \\ \mu_t&= \alpha+\beta y_{t-\gamma}\ \\ \alpha&\sim\mathcal{N}(0,1)\ \\ \beta&\sim\mathcal{N}(0,1)\ \\ \gamma&\sim\mathrm{DiscreteUniform}(1,10) \end{align*}$

我尝试了以下方法，但 numpy 不允许这样的索引：

seq = numpy.arange(10,y_train.size)
basic_model = pymc3.Model()
with basic_model:
  alpha = pymc3.Normal('alpha',mu=0,sd=1)
  beta = pymc3.Normal('beta',mu=0,sd=1)
  gamma = pymc3.DiscreteUniform('gamma',lower=1,upper=10)
  mu = pymc3.Deterministic('mu',alpha+beta*y_train[seq-gamma])
  y = pymc3.Normal('y',mu=mu,sd=sigma,observed=y_train[11:])
  map_estimate = pymc3.find_MAP(model=basic_model)
  step = pymc3.Metropolis()
  trace = pymc3.sample(10000,step,start=map_estimate,progressbar=True)

Answer 1

您需要先将 numpy 数组转换为 theano const：

tt.as_tensor_variable(y_train)[seq-gamma]

Pymc3 中的随机索引

Stochastic Indexing in Pymc3

python

numpy

pymc3