Define una prior Beta de 4 parámetros en pymc3.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 3, 2023 at 7:41 pm

   Sí, se puede definir una distribución Beta de 4 parámetros en pymc3 utilizando la función pm.Beta. La función pm.Beta toma cuatro argumentos; a, b, loc y scale. a y b corresponden a los parámetros de forma de la distribución Beta, mientras que loc y scale son la media y la desviación estándar de la distribución subyacente.

   Aquí hay un ejemplo de cómo definir una distribución Beta con a=28.78, b=0.98, loc=-0.22 y scale=0.32 dentro del modelo pymc3:

   import pymc3 as pm
   
   with pm.Model() as model:
       # Definir la distribución beta con a=28.78, b=0.98, loc=-0.22 y scale=0.32
       beta_dist = pm.Beta('beta_dist', a=28.78, b=0.98, loc=-0.22, scale=0.32)
   
       # Agregar su código del modelo aquí
       # ...
   

   En el ejemplo anterior, definimos una distribución Beta con el nombre ‘beta_dist’ y los parámetros especificados. Luego puede usar esta distribución como prior o verosimilitud en su código de modelo.

   Tenga en cuenta que, dado que esta distribución tiene un parámetro de ubicación, se desplaza a la izquierda en 0.22. Si no desea este desplazamiento, puede establecer loc=0.

Comments are closed.