我有三个变量的历史数据：Y，X1，X2，例如1000点。 Y的未来值的分布取决于X1和X2，无法以确定的方式表示。我试图基于X1 [n-980，n]和X2 [n-980，n]的分布对Y [n：n + 20]的分布进行建模。我正在为此使用Markov Chain Monte Carlo和PyMC库。 在此示例中，我可以使用历史数据并通过使用X1 [0：980]，X2 [0：980]，Y [980：1000]提取X1，X2和Y的先验。如果我们无法分析性地表示X1和X2对Y的影响，那么PyMC是否会建模？ 如果我得到1001点，我想看看如果我们更新了X1和X2（[21：1001]），Y [981：1001]（后）的样子。如何使用PyMC实施？