python 条件概率_使用Pymc3的条件概率

我的问题是如何使用PYMC3包来实现条件概率模型。在

我有一组数据a_观察到，b棼u观察到，并且我想找出它们之间的关系。我怀疑a，b，c都是正态分布，b依赖于a，c依赖于a，b。我需要找到参数。在

到目前为止，我已经：with model:

# define priors

muA = pm.Uniform('muA', lower=0, upper=24)

muB = pm.Uniform('muB', lower=0, upper=24)

muC = pm.Uniform('muC', lower=0, upper=24)

sigmaA = pm.Uniform('sigmaA', lower=0, upper=1000)

sigmaB = pm.Uniform('sigmaB', lower=0, upper=1000)

sigmaC = pm.Uniform('sigmaC', lower=0, upper=1000)

distributionA = pm.Normal('a', mu = muA, sd = sigmaA, observed = a_observed)

distributionB = pm.Normal('b', mu = muB, sd = sigmaB, observed = b_observed)

distributionC = pm.Normal('c', mu = muC, sd = sigmaC, observed = c_observed)

start = pm.find_MAP()

step = pm.Slice()

另外，我想知道将模型扩展到三个以上具有更复杂依赖关系的变量有多容易。谢谢！在

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