Я не могу найти пример по этому поводу или не вижу сходства с моей проблемой:
Я попытался смоделировать мультимодальное распределение, которое выглядит так, как будто оно определяется суммой двух распределений хи-квадрат (хотя можно взять любую комбинацию распределений...).
Теперь я не знаю, как "поженить" эти дистрибутивы. Я ищу что-то вроде этого, но это не работает следующим образом:
из pymc3 import Model, HalfNormal, find_MAP, sample, traceplot, ChiSquared, детерминированный basic_model = Model()
with basic_model:
nu1 = HalfNormal("nu1", sd = 1)
nu2 = HalfNormal("nu2", sd = 1)
cs1 = ChiSquared("cs1", nu = nu1)
cs2 = ChiSquared("cs2", nu = nu2)
# this is wrong, but it shows what I would like to achieve:
Y_obs = Deterministic("Y_obs", cs1, cs2, observed = tx)
start = find_MAP(model = basic_model)
trace = sample(2000, start = start)
traceplot(trace)
Как бы я это сделал? Результирующая функция должна моделировать что-то вроде этого: