使用 arviz 总结数组中单个参数的后验

Question

我正在使用 python 中的 pyMC3 库估算模型。在我的“真实”模型中，有四个参数数组，其中两个包含超过 170,000 个参数。在我的计算机上汇总这组参数的计算量太大。我一直在试图弄清楚 arviz 中的汇总函数是否允许我只汇总数组中的一个（或少量）参数。下面是一个存在相同问题的代表，尽管该模型要简单得多。在下面的线性回归模型中，参数数组 b 中有三个参数 b[0]、b[1]、b[2]。我想知道如何仅获取 b[0] 和 b[1] 的摘要，或者仅获取单个参数的摘要，例如 b[0].

import pandas as pd
import pymc3 as pm
import arviz as az

d = pd.read_csv("https://quantoid.net/files/mtcars.csv")

mpg = d['mpg'].values
hp = d['hp'].values
weight = d['wt'].values

with pm.Model() as model: 
    b = pm.Normal("b", mu=0, sigma=10, shape=3)
    sig = pm.HalfCauchy("sig", beta=2)
    mu = pm.Deterministic('mu', b[0] + b[1]*hp + b[2]*weight)
    like = pm.Normal('like', mu=mu, sigma=sig, observed=mpg)
    fit = pm.fit(10000, method='advi')
    samp = fit.sample(1500)    

with model: 
    smry = az.summary(samp, var_names = ["b"])

看起来 summary() 函数的 coords 参数可以做到这一点，但是在谷歌搜索并找到一些例子之后，比如和 plot_posterior() 而不是 summary()，我无法得到一些东西来工作。特别是，我尝试了以下内容，希望它能 return b[0] 和 b[1] 的摘要。

with model: 
    smry = az.summary(samp, var_names = ["b"], coords={"b_dim_0": range(1)})

或此 return b[0] 的摘要：

with model: 
    smry = az.summary(samp, var_names = ["b"], coords={"b_dim_0": [0]})

我怀疑我遗漏了一些简单的东西（我是一个偶尔涉足 Python 的 R 用户）。非常感谢任何帮助。

（顺便说一句，我正在使用 Python 3.8.0、pyMC3 3.9.3、arviz 0.10.0）

Answer 1

要为此使用 coords，您需要更新到 development（它仍将显示 0.11.2，但具有来自 github 或任何 [=12= 的代码] 发布）版本的 ArviZ。在 0.11.2 之前，summary 中的 coords 参数未用于对数据进行子集化（就像它在所有绘图函数中所做的那样），而是仅在输入尚未 InferenceData 在这种情况下它被传递给转换器。

对于旧版本，您需要使用 xarray 对数据 进行子集化，然后 将其传递给 summary。因此，您需要事先将跟踪显式转换为推理数据。在上面的示例中，它看起来像：

with model:
    ...
    samp = fit.sample(1500) 
    idata = az.from_pymc3(samp)

az.summary(idata.posterior[["b"]].sel({"b_dim_0": [0]}))

此外，您可能还想指示摘要以仅计算 stats/diagnostics 的一个子集，如文档字符串示例中所示。

使用 arviz 总结数组中单个参数的后验

Summarise the posterior of a single parameter from an array with arviz

python

pymc3

arviz