PyMC3采样结果出错

问题描述

尝试按照答复中的建议实施具有潜力的this，但结果为错误。 PyMC3版本是3.9.2。

问题设置

import pymc3 as pm
import theano.tensor as tt

from scipy.stats import poisson,bernoulli

# Generate data
n_obs = 1000
demand = poisson.rvs(3,size=n_obs)
alp = bernoulli.rvs(0.2,size=n_obs)
obs = demand*alp

zero_obs = (obs == 0)

模型

def likelihood(p,mu,n_zero):
  prob = (1-p) + p*np.exp(-mu)  # If Bernoulli draw = 0 or Poisson draw = 0
  return n_zero*np.log(prob)

with pm.Model() as model:
  p = pm.Beta('p',alpha=1,beta=1)
  mu = pm.Gamma('mu',alpha=0.001,beta=0.001)
  # If observed nonzero
  demand_obs = pm.Poisson('obs',observed=obs[~zero_obs])
  # If observed zero
  p0 = pm.Potential('p0',likelihood(p,np.sum(zero_obs)))

当我从模型中采样时，对mu进行了正确的采样，给出了大约3的值。但是，p不是，给出的值实际上接近于0，例如1e-3。怎么了？

解决方法

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