Python PYMC-95%可信区间

注意。刚刚在谷歌集团上发布了这篇文章，但它说现在已经被弃用了

我有一些代码，可以将大约12个模型参数与一系列数据集相匹配。pymc代码的结果看起来很好，与我使用lmfit软件包的代码的相同版本一致，即非线性最小二乘法。我确实担心的一点是，95%可信区间对我来说很小，这表明我在某个地方存在错误。来自其他拟合脚本的标准误差在大小上是合理的，并且函数足够复杂，因此不太可能出现这种唯一的最小值。这可能是我如何采样数据的结果吗？我正在进行100000次迭代，燃烧50000次，并将其稀释10倍

我的代码是：

如果有帮助的话，我可以试着上传一个示例驱动文件，但也许我做了一些明显愚蠢的事情

当我说tiny时，这里有一个例子：

[lmfit]Vcmax25_1=16.55232485+/-1.22831709标准误差

[pymc]Vcmax25_1=19.5718912[19.57150052,19.57232205]95%HPD

非常感谢,

马丁

另外，如果有人想测试它，我已经添加了一个示例文件。该脚本的底部有必要的链接…当然需要从examples目录下载文件

我猜取样器一定卡住了，所以我会尝试更详细地查看这些痕迹