Python 在pymc 3中提供测试值

我正在探索有界分布在pymc中的使用。我试图在两个值之间绑定伽马先验分布。由于缺少测试值，模型规范似乎失败。如何传递testval参数，以便能够指定这些类型的模型

为了完整起见，我已经包括了错误，以及下面的一个最小示例。谢谢大家!

AttributeError:没有可使用的默认值，已检查：[“中值”、“平均值”、“模式”]是否传递testval参数或提供其中一个参数。

编辑：出于参考目的，以下是一个利用有界伽马先验分布的简单工作模型：

import pymc as pm
import numpy as np

ndims = 2
nobs = 20

zdata = np.random.normal(loc=0, scale=0.75, size=(ndims, nobs))

BoundedGamma = pm.Bound(pm.Gamma, 0.5, 2)

with pm.Model() as model:
    xbound = BoundedGamma('xbound', alpha=1, beta=2, testval=2)
    z = pm.Normal('z', mu=0, tau=xbound, shape=(ndims, 1), observed=zdata)

with model:
    start = pm.find_MAP()

with model:
    step = pm.NUTS()

with model: 
    trace = pm.sample(3000, step, start)

pm.traceplot(trace);

用那句话：

xbound = BoundedGamma('xbound', alpha=1, beta=2, testval=1)

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太简单了，谢谢。工作完美。我将把完整的工作代码添加到我的原始注释中。

xbound = BoundedGamma('xbound', alpha=1, beta=2, testval=1)