Saya menggunakan PyMC3 untuk menjalankan model Bayesian pada data saya.
Saya baru untuk pemodelan Bayesian tetapi menurut beberapa posting blog , Wikipedia dan QA dari situs ini, tampaknya menjadi pendekatan yang valid untuk menggunakan faktor Bayes dan kriteria BIC untuk dapat memilih model apa yang paling mewakili data saya (yang menghasilkan data saya).
Untuk menghitung faktor Bayes, saya memerlukan kemungkinan relatif untuk model yang ingin saya bandingkan. Mungkin agak membingungkan bagi saya, tetapi saya pikir ada dua cara untuk mendapatkan kemungkinan (koreksi saya jika saya salah):
cara aljabar ketika model sederhana: lihat contoh Wikipedia halaman faktor Bayes
cara numerik: inilah yang dilakukan PyMC3 dengan algoritma MCMC
Bagaimana saya bisa mengakses kemungkinan dan membandingkan model saya di PyMC3? Saya menemukan model.logp
metode yang menurut doc adalah "fungsi kepadatan probabilitas log". Bisakah saya menggunakannya untuk mendapatkan kemungkinan?
Pertanyaan bonus: ketika dua model dibandingkan rasio antara kedua kemungkinan dihitung. Apa yang terjadi jika Anda ingin membandingkan beberapa model?
Contoh nyata PyMC3 akan sangat membantu!
sumber