pymc - 使用 PyMC 构建和验证贝叶斯模型
使用 PyMC 通过 MCMC、变分推断、预测检查、LOO 和 WAIC 构建、拟合、验证、比较并诊断贝叶斯模型。
标签
更新于: 2026-09-30能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 构建贝叶斯模型
- 使用 MCMC 拟合模型
- 执行变分推断
- 检查先验预测
- 检查后验预测
- 诊断采样问题
- 使用 LOO 比较模型
- 使用 WAIC 比较模型
- 生成后验预测
- 平均模型预测
输入
- 预测变量数据
- 结果数据
- 模型规格
- 分组结构
- 新的预测变量值
- 随机种子
输出
- 拟合后的推断数据
- 诊断结果
- 后验统计摘要
- 预测分布
- 模型比较结果
- 模型平均权重
- 预测区间
- 采样状态变化
要求
- Python 环境
- PyMC 5.x 或更高版本
- ArviZ
- NumPy
- 所需诊断脚本
- 所需比较脚本