Python 使用pymc诊断和非pymc样本的后验总结

我想在不使用pymc生成的示例上使用pymc诊断和摘要函数。例如，我想在我自己的样本集上使用pymc的mc_错误例程

一些pymc诊断函数可以获取np.array样本，但是，如果我理解正确，其他函数似乎需要跟踪对象。如何将自己的样本集转换为pymc可以处理的跟踪对象？如果有人给我指点，我将不胜感激

我的样本当前存储为一个字典，其中每个键都是我正在采样的变量的名称，并指向样本的np.array

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谢谢

您是在谈论

batchsd

函数吗？这就是PyMC 2中用于计算MC误差的内容。它位于

pymc.database.base

模块中，可以用于任何阵列

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pymc.diagnostics

模块包含所有聚合诊断功能，应可用于numpy阵列。

为了将来参考，一些pymc*开发人员正在开发一个名为的独立软件包，其中包括用于诊断和可视化MCMC样本的功能，等等。截至2018年秋季，它仍在大力开发中，但他们目前正在与pandas合作，这是pandas的一个扩展，用于处理张量格式的数据。

谢谢，这非常有帮助！我错误地查看了pymc中stats.py中的mc_error函数，我没有意识到该函数经过了修饰，因此它首先尝试从传递的任何对象中提取跟踪数组。不过，我最初的问题是为了更一般：鉴于pymc有这么多处理跟踪的酷函数，有没有一种规范的方法可以在pymc中不运行mcmc而根据您自己的样本生成跟踪？