在PyMC3中定义数值（自定义）似然函数

Question

查看了几个问题/答案（1，2，3，4，5，6，{{3 }}，7，8，9，10）和PyMC3的11，我设法创建了documentation的MCMC设置（请参见下文）。

我拟合的参数是连续且离散的，因此先验是使用pm.Uniform和pm.DiscreteUniform定义的（对后者应用了重新缩放）。我的似然函数特别复杂（它涉及比较观察到的数据和使用自由参数生成的一些合成数据的N维直方图），因此我不得不使用theano的{​​{1}}运算符来编写它

此处显示的实现适用于处理随机数据的玩具模型，但在我的实际模型中，可能性和参数非常相似。

我的问题是：

1. 这是对的吗？我应该做些别的事情吗？
2. 对似然函数的调用显然只是在那儿扔了，什么也没做，也没有任何联系。这是执行此操作的正确方法吗？
3. 我对连续参数使用@as_op，但是由于我的可能性是数字，所以我认为我不应该这样做。由于代码仍在运行，因此我可以确定发生了什么。

这是我第一次使用NUTS，因此任何指针都将真正有用。

PyMC3