Question

我是pymc的新手。我已经在github上阅读了所需的东西并且一直很好，直到我遇到这个问题。我想制作一个多项随机变量的集合，我可以稍后使用mcmc进行采样。但我能做的最好的就是

rv = [ Multinomial("rv", count[i], p_d[i]) for i in xrange(0, len(count)) ]

for i in rv:

  print i.value
  i.random()

for i in rv:

  print i.value

但由于我希望能够拨打rv.value和rv.random()，因此无法取消，否则我将无法从中进行采样。

count是非整数的列表，每个整数表示该分布的n值，例如。可能的计数可以是[26, 39, 20, 10]

p_d是列出凹痕概率的列表。例如，可能的p_d可以是[[0.7, 0.3], [0.5, 0.1, 0.4], [0.4, 0.6], [0.8, 0.2]]

for循环没用。他们只是表明组件是多项随机变量，但我认为我不能使用mcmc组件来获得后验分布。我需要一些方法来使用mcmc和rv。

如果有人可以在pymc中告诉我一些像numpy.array（）（将列表转换为numpy数组）这样的函数，可以将列表转换为我想要的东西，那将是完美的。（对不起，我无法用科学术语来表达它，但我尽力使自己变得清晰）如果有人需要更多信息，请告诉我。

编辑1

我有几个游戏的数据，例如[8, 8, 10]。它表示当这个游戏被玩26次时，P1（玩家1）获得A1（动作1）8次，A2 8次，A3 10次。

（在不同的游戏中可以有不同的动作。在这个结果为[8, 8, 10]的例子中，有3个动作）

我有大约200个这样的数据（以list / numpy数组的形式）

我认为Multinomial发布最能描述数据。

所以我写了一个确定性函数，给定一个均匀分布的随机变量tau生成这些行为的概率分布，例如，在这种情况下，说[0.16, 0.28, 0.56]

你知道，我有200个这样的列表，每个列表都表示该游戏中的动作的概率分布。我还有一个包含200个整数（可能不同）的列表，每个整数表示玩游戏的次数（我通过对数据进行求和获得，例如，数据[8, 8, 10,]的游戏被播放了26次）。

现在给出观察到的数据（200个列表的列表，例如[[8, 8, 10], [0, 0, 0], ....., [12, 3]]），我想绘制tau的后验概率分布（我假设最初是统一的）

Answer 1

认为你想要这样的东西：

from pymc import *
p_d = [[0.7, 0.3], [0.5, 0.1, 0.4], [0.4, 0.6], [0.8, 0.2]]
count =[26, 39, 20, 10]

rv = [ Multinomial("rv"+str(i), count[i], p_d[i]) for i in xrange(0, len(count)) ]

m = MCMC(rv)

m.sample(100)

print m.trace('rv0')[:]

还要确保安装了pymc2.3而不是3。

PyMC中的多项分布

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