Fit Pareto Distribution с использованием PyMC3 - PullRequest
Новая
       18

Fit Pareto Distribution с использованием PyMC3

0 голосов
/ 27 июня 2019

Я генерирую некоторые данные, распределенные по Парето, используя следующий код: 

a_true, m = 1.9, 3

test = np.round((np.random.pareto(a_true, 1000)+1)*m)

Затем, используя PyMC3, я пытаюсь найти распределение как для alpha, так и для параметра масштаба m: 

pareto = pm.Model()

with pareto:

    m = pm.Uniform('m', lower = 0, upper = 10)
    alpha = pm.Uniform('alpha', lower = 1, upper = 5)

    yhat = pm.Pareto('yhat', m = m, alpha = alpha, observed = test)

    trace_pareto = pm.sample(10000,tune=1000)

PyMC3, однако, возвращает известную ошибку: 

uto-assigning NUTS sampler...
Initializing NUTS using jitter+adapt_diag...
Multiprocess sampling (4 chains in 4 jobs)
NUTS: [alpha, m]
Sampling 4 chains:   0%|          | 0/44000 [00:00<?, ?draws/s]
---------------------------------------------------------------------------
RemoteTraceback                           Traceback (most recent call last)
RemoteTraceback: 
"""
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py", line 73, in run
    self._start_loop()
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py", line 113, in _start_loop
    point, stats = self._compute_point()
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pymc3/parallel_sampling.py", line 139, in _compute_point
    point, stats = self._step_method.step(self._point)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pymc3/step_methods/arraystep.py", line 247, in step
    apoint, stats = self.astep(array)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pymc3/step_methods/hmc/base_hmc.py", line 117, in astep
    'might be misspecified.' % start.energy)
ValueError: Bad initial energy: inf. The model might be misspecified.
"""

The above exception was the direct cause of the following exception:

Debugging

  • Когда я вручную устанавливаю значение m, равное 3 (его истинное значение), тогда PyMC3 производит очень плавную выборку, и распределение для alpha очень точное.

  • Я также пытался изменить параметр init на init = 'adapt_diag'. Но появляется та же ошибка.

Любая идея о том, что может быть причиной этой ошибки. Заранее спасибо.

...