Python 如何计算二维样本的MCMC-Geweke准则收敛性?
因此,我使用pymc3计算Geweke和Gelmen-Rubin对MCMC链的诊断,如:Python 如何计算二维样本的MCMC-Geweke准则收敛性?,python,pymc3,mcmc,convergence,Python,Pymc3,Mcmc,Convergence,因此,我使用pymc3计算Geweke和Gelmen-Rubin对MCMC链的诊断,如: chain = sampler(data,samples=5000,mu_init=9,sigma=sigma,proposal_width=2, mu_prior_mu=mu_prior,mu_prior_sd = sigma_prior) gw_plot = pm3.geweke(chain) 这在1D中很好,但现在我想在2D中这样做,但我的链是5000 x 2长,我不确定是否
chain = sampler(data,samples=5000,mu_init=9,sigma=sigma,proposal_width=2, mu_prior_mu=mu_prior,mu_prior_sd = sigma_prior)
gw_plot = pm3.geweke(chain)
这在1D中很好,但现在我想在2D中这样做,但我的链是5000 x 2长,我不确定是否应该得到一个或两个数字作为输出?i、 e.我是单独做每个维度,还是希望我能得到一个摘要诊断?但目前,我得到了2 x 5000 x 2的形状作为gw_图,我不知道该怎么办?感谢我发现了这一点:在幻灯片5中,它有一种组合维度的方法来生成gamma,尽管我不确定它是否需要模数?