问题描述
我目前正在研究一个简单的贝叶斯问题，其中我的可能性是 N 泊松分布的乘积，所以我得到以下结果：
likelihood(x) ~ product_i(Poisson(mean_i))
其中x是一个向量，代表变量，另一边的乘积在维度上运行（从i到N）。 mean_i 是与向量 x_i 中的变量 x 相关联的均值。
vector_x = [x for x in variables]
vector_x ~ Product([Poisson(mean_i) for mean_i in means]
其中 means 是一个向量，包含与每个泊松过程相关的各种均值。
这是正确的吗？ :D
解决方法
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