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python - PyMC:利用 Adaptive Metropolis MCMC 中的稀疏模型结构

我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B,但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”,因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法,如果是,是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗?如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...),该算法会为未知数(A、B和所有

python - PyMC:利用 Adaptive Metropolis MCMC 中的稀疏模型结构

我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B,但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”,因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法,如果是,是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗?如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...),该算法会为未知数(A、B和所有