#python3 #PyMC3 #mcmc #Jupyter
Gistで公開しました。
From the information that it occurs three times in five years, we estimate how many times a year will occur according to the Poisson distribution.
https://gist.github.com/koki-ogura/22c4045541eb209fb3233e903f86527f

#python3 #PyMC3 #mcmc
Gistで公開しました。
How to create pdf and pmf function from pymc3 sampling result.
https://gist.github.com/koki-ogura/45ad640c0a4fcfef6977bb40f6906a38

先日GitHubに上げた#PyMC3 関連もGistに持って行くべきだと思った。

#pymc3 のサンプルソース（jupyter notebook）をgithubで少しずつ公開始めました。冷やし中華始めました的な（笑）
https://github.com/koki-ogura/pymc3_sample

#pymc3
サンプルデータから分布関数を作るには$$KDE:KernelDensityEstimation$$を使うようだ。そういえばtraceplotのソースファイル内該当部分の関数の接頭句はkde_になっていたような。

#pymc3
出来た出来た！
#scipy.stats の #gaussian_kde を使って密度分布関数を推定する。それが$kde$ね。グラフは適当な区間で表示したもの。 https://mathtod.online/media/x8hPrBRDvz1pBwQKrEY

#pymc3
計算された結果である確率分布$pp$からの値を取り出したいという問題。
サンプリング結果は$trace$に含まれるので、例えば$$pm.getvalue(trace['pp'], x)$$みたいに取り出せるものを探していたんだけど、まだ見つからない。
グラフ表示はされているので何か見落としているハズだと思いAPIリファレンスを眺めてみたのだが、見つからない。
仕方がないので、グラフ表示部分のソースコードを見てみたら、例えば離散分布のポアソン分布の場合、サンプリングされた結果からMathPlotのhistを使って表示していた。連続密度分布（例えば正規分布等）でもサンプリングされた結果から曲線を再構成しているようだった。内部的に！
何と言う事でしょう！
確率分布関数化するAPIは用意してないのかな？
そのような用途は無いの？？？
それとも、あまりに自明すぎるAPIがあるのか？？？
StackOverflowでpymc3関連のものを探っても、このような質問等はないみたいだし。。。
この件は引き続き調査を継続します。なるべくなら自前で作りたくないのでね（笑）

#pymc3 ソースを文字で書こうとしたけど、インテンドを正しくする方法がわからなかったので画像で。 https://mathtod.online/media/cwqDpm0jV3SxMcGavJo