Giả sử chúng tôi được đưa ra trước trên X (ví dụ: X ~ Gaussian) và toán tử chuyển tiếp y = f (x). Giả sử chúng tôi đã quan sát thêm y bằng thử nghiệm và thử nghiệm này có thể được lặp lại vô thời hạn.
Nếu pymc thực hiện thuật toán Metropolis-Hastings để tìm ra các mẫu từ mật độ sau trên các tham số quan tâm, thì để quyết định có chuyển sang trạng thái tiếp theo trong chuỗi markov hay không. mật độ
Tôi đang sử dụng JAGS để mô phỏng một số bản phân phối MCMC. Tôi thấy sự hỗ trợ cho một tập hợp phân phối khá lớn. Nhưng, tôi muốn lấy mẫu ra khỏi một phân phối cụ thể mà không phải là defiend trong J