Может кто-нибудь указать мне документы, которые объяснят, что я вижу?
Розовые вещи в блокноте Jupyter заставляют меня думать, что что-то не так.
Использование PyMC3 (кстати, этоупражнение для класса, и я понятия не имею, что я делаю).
Я подключил числа, изначально получил ошибку около 0 с по диагонали, поменял местами alpha_est и rate_est на 1/alpha_est и 1/rate_est (и перестал получать ошибку), но я все ещеполучите розовый материал.
Этот код поставляется с упражнением:
# An initial guess for the gamma distribution's alpha and beta
# parameters can be made as described here:
# https://wiki.analytica.com/index.php?title=Gamma_distribution
alpha_est = np.mean(no_insurance)**2 / np.var(no_insurance)
beta_est = np.var(no_insurance) / np.mean(no_insurance)
# PyMC3 Gamma seems to use rate = 1/beta
rate_est = 1/beta_est
# Initial parameter estimates we'll use below
alpha_est, rate_est
А затем код, который я должен добавить:
Должен ли розовый материал вызывать у меня нервозность или я просто говорю "Нет ошибок, идите дальше"?
=======
The "ноль проблем "
---------------------------------------------------------------------------
RemoteTraceback Traceback (most recent call last)
RemoteTraceback:
"""
Traceback (most recent call last):
File "/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py", line 110, in run
self._start_loop()
File "/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py", line 160, in _start_loop
point, stats = self._compute_point()
File "/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py", line 191, in _compute_point
point, stats = self._step_method.step(self._point)
File "/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/step_methods/arraystep.py", line 247, in step
apoint, stats = self.astep(array)
File "/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/step_methods/hmc/base_hmc.py", line 130, in astep
self.potential.raise_ok(self._logp_dlogp_func._ordering.vmap)
File "/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/step_methods/hmc/quadpotential.py", line 231, in raise_ok
raise ValueError('\n'.join(errmsg))
ValueError: Mass matrix contains zeros on the diagonal.
The derivative of RV `alpha__log__`.ravel()[0] is zero.
"""
The above exception was the direct cause of the following exception:
ValueError Traceback (most recent call last)
ValueError: Mass matrix contains zeros on the diagonal.
The derivative of RV `alpha__log__`.ravel()[0] is zero.
The above exception was the direct cause of the following exception:
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-36f8e5cebbe5> in <module>
13 g = pm.Gamma('g', alpha=alpha_, beta=rate_, observed=no_insurance)
14
---> 15 trace = pm.sample(10000)
/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/sampling.py in sample(draws, step, init, n_init, start, trace, chain_idx, chains, cores, tune, progressbar, model, random_seed, discard_tuned_samples, compute_convergence_checks, **kwargs)
435 _print_step_hierarchy(step)
436 try:
--> 437 trace = _mp_sample(**sample_args)
438 except pickle.PickleError:
439 _log.warning("Could not pickle model, sampling singlethreaded.")
/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/sampling.py in _mp_sample(draws, tune, step, chains, cores, chain, random_seed, start, progressbar, trace, model, **kwargs)
967 try:
968 with sampler:
--> 969 for draw in sampler:
970 trace = traces[draw.chain - chain]
971 if (trace.supports_sampler_stats
/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py in __iter__(self)
391
392 while self._active:
--> 393 draw = ProcessAdapter.recv_draw(self._active)
394 proc, is_last, draw, tuning, stats, warns = draw
395 if self._progress is not None:
/Local/Users/vlb/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py in recv_draw(processes, timeout)
295 else:
296 error = RuntimeError("Chain %s failed." % proc.chain)
--> 297 raise error from old_error
298 elif msg[0] == "writing_done":
299 proc._readable = True
RuntimeError: Chain 0 failed.
- это" подсказка "в инструкциях, в которых говорится, что я должен использовать 1/rate_est?
Теперь вы собираетесьсоздайте свою собственную модель PyMC3!
Используйте экспоненциальный априор для альфы. Назовите эту стохастическую переменную alpha_.
Аналогично, используйте экспоненциальный априор для параметра скорости (1 / ?) в гамме PyMC3.
Назовите эту стохастическую переменную rate_ (но она будет предоставлена как бета-параметр pm.Gamma). Подсказка: чтобы установить априор с экспоненциальным распределением для ?, где у вас есть начальная оценка для ? из ?0, используйте масштабный параметр 1 / ?0.
Создайте свое гамма-распределение с вашими стохастическими переменными alpha_ и rate_ и наблюдаемымиdata.
Выполните 10000 отрисовок.
Проблема с нулем может быть из-за того, что вы выбираете нули из экспоненциального распределения.
Ah:
rate_est равно 0.00021265346963636103
rate_ci = np.percentile (trace ['rate_'], [2.5, 97.5]) rate_ci = [0.00022031, 0.00028109]
1 / rate_est is4702.486170152818
Я могу поверить, что выбираю нули, если использую rate_est.