использовать ведущего для выборки функций распределения вероятностей?

У меня есть два массива (pdf_#), каждый из которых содержит вероятность параметра (val_#). Как я могу выбрать из этих дистрибутивов для создания совместного апостериорного распределения (например, как в угловой участок здесь)? Для ведущего похоже, что я могу передавать только функции для выборки, а не массивы.

Вот что у меня есть:

pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15]
pdf_2 = [.25, .3, .2, .1, .4]

val_1 = [2, 3, 4, 5, 6]
val_2 = [1, 2, 3 ,4 ,5]

(на самом деле PDF-файлы выбираются более точно и в сумме дают 1)

Я хотел бы сгенерировать N номеров образцов (с x, y из val_1, val_2) после pdf.


person user2520932    schedule 07.03.2017    source источник


Ответы (1)


Есть ли причина, по которой вы хотите использовать mcmc?

numpy.random.choice(a=val_1, size=N, p=pdf_1)

выберет значение из a с соответствующими вероятностями p. Для N сэмплов в одном calladd установите атрибут size. Разве этого недостаточно?

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.choice.html#numpy.random.choice

Ах, и если у вас есть дистрибутивы и вы хотите создать сюжет, как в вашей ссылке, я бы использовал matplotlib.pyplot.hist(array)

person Ilja    schedule 07.03.2017