Я пытаюсь понять усадку, и я построил действительно простую модель, которая, как я думал, должна показывать усадку между двумя параметрами, которые параметризуют p биномиального распределения:
with pm.Model() as model:
alpha = pm.HalfNormal('alpha', 3)
beta = pm.HalfNormal('beta', 3)
ps = pm.Beta('ps', alpha=alpha, beta=beta, shape=2)
pm.Binomial('obs', p=ps, n=[6, 125], observed=[1, 110])
traces = pm.sample(3000, cores=2, tune=500)
Я предположил, что с и ps [0], и ps [1] имеют более высокое распределение уровней, значительно большее число dr aws из ps [1] будет влиять на вероятность ps [0], но, исходя из апостериорных оценок, оно не ' Похоже, что он имеет какой-либо эффект.
