python离散变量_python – 当涉及离散变量时,pymc3与pymc2的困难

我正在更新一些计算,其中我使用pymc2到pymc3,当我在模型上有一些离散的随机变量时,我在采样器行为方面遇到了一些问题.例如,请考虑使用pymc2的以下模型：

import pymc as pm

N = 100

data = 10

p = pm.Beta('p', alpha=1.0, beta=1.0)

q = pm.Beta('q', alpha=1.0, beta=1.0)

A = pm.Binomial('A', N, p)

X = pm.Binomial('x', A, q, observed=True, value=data)

它并不代表任何东西,它只是一个模型,其中一个未观察到的变量是离散的.当我用pymc2对这个模型进行采样时,我得到以下结果：

mcmc = pm.MCMC(model)

mcmc.sample(iter=100000, burn=50000, thin=100)

plot(mcmc)

但是当我尝试使用PYMC3时,我得到了这个：

with pm.Model() as model:

N = 100

p = pm.Beta('p', alpha=1.0, beta=1.0)

q = pm.Beta('q', alpha=1.0, beta=1.0)

A = pm.Binomial('A', N, p)

X = pm.Binomial('x', A, q, observed=10)

with model:

start = pm.find_MAP()

with model:

step = pm.NUTS()

trace = pm.sample(3000, step, start)

pm.traceplot(trace)

看起来变量A根本没有被采样.我没有读过很多关于pymc3中使用的采样方法,但我注意到它似乎特别针对连续模型.这是否意味着它排除了模型上的离散未观察变量,或者是否有某种方法可以做我想做的事情？

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