Question

我试图在pymc3中使用多维变量来描述一个共有一个共同因子的4个变量的系统。也许我正在考虑这个错误，但是当我设置模型时，我不断从pymc3获得有关输入维度不匹配的错误。我尝试了几种变化无济于事。如何使用pymc3的形状参数来描述一个由4个观察变量组成的系统，其结构共享一个共同的观察变量？

import pymc3
import numpy

# Simulate some data
shared_obs = numpy.random.normal(0., 0.25, 1000)
indiv_obs = numpy.random.normal(0.1, 0.5, 1000)

# Build a model
with pymc3.Model():
    shared_mu = pymc3.Uniform('shared_mu', -0.5, 0.5)
    shared_sigma = pymc3.Lognormal('shared_sigma', 0.1, 1.)
    shared = pymc3.Normal('shared', mu=shared_mu, sd=shared_sigma, observed=shared_obs)
    a = pymc3.Uniform('a', -1., 1., shape=4)
    B = pymc3.Uniform('B', -1., 1., shape=4)
    sigma = pymc3.Lognormal('sigma', 0.1, 1., shape=4)
    indiv = pymc3.Normal('indiv', mu=a + B*shared, sd = sigma, observed=indiv_obs, shape=4)

ValueError Traceback（最近一次调用   最后）in（）         6 B = pymc3.Uniform（＆＃39; B＆＃39;，-1。，1.，shape = 4）         7 sigma = pymc3.Lognormal（＆＃39; sigma＆＃39;，0.1,1。，shape = 4）   ----＆GT; 8 indiv = pymc3.Normal（＆＃39; indiv＆＃39;，mu = a + B * shared，sd = sigma，observed = indiv_obs，shape = 4）

C：\ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ theano \ tensor \ var.py in    mul （自我，其他）       160＃和那种情况下的返回值       161尝试：    - ＆GT; 162返回theano.tensor.mul（self，other）       除了（NotImplementedError，AsTensorError）之外的163：       164返回NotImplemented

C：\ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ theano \ gof \ op.py in   致电（自我，*输入，** kwargs）       666 thunk.outputs = [storage_map [v] for node in node.outputs]       667    - ＆GT; 668 required = thunk（）       669断言不需要＃我们提供了所有输入       670

C：\ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ theano \ gof \ op.py in   RVAL（）       881       882 def rval（）：    - ＆GT; 883 fill_storage（）       node.outputs中的o为884：       885 compute_map [o] [0] = True

C：\ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ theano \ gof \ cc.py in   致电（自我）1705打印（self.error_storage，file = sys.stderr）1706加注    - ＆GT; 1707再加注（exc_type，exc_value，exc_trace）1708 1709

C：\ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ six.py reraise（tp，   价值，tb）       684如果值。追溯不是tb：       685提高value.with_traceback（tb）    - ＆GT; 686提高价值       687       688其他：

ValueError：输入维度不匹配。（输入[0] .shape [0] = 4，   输入[1] .shape [0] = 1000）

Answer 1

*是逐元素乘法。如果您想要外部产品，可以使用

B[None, :] * shared[:, None]

Pymc3多维变量方程

1 个答案: