python - emcee - 为什么值超出先前空间

Question

我通过以下方式指定我的先验不是负面的：

def lnprior(theta):
    sig,mu  = theta
    if 0.01 < sig < 2.0 and 0.01 < mu < 1.0:
        return(0.0)
    return(-np.inf)

然后我按照 司仪网页上的食谱进行操作：

def lnprob(theta,lightcurve,noisecurve):
    lp = lnprior(theta)
    if not np.isfinite(lp):
        return(-np.inf)
    return(lp + lnlike(theta,lightcurve,noisecurve)) # lightcurve and noisecurve are np.arrays

我不会以任何方式改变（至少在不知情mu的情况下） lnlike......

然后当我使用 生成角图fig = corner.corner(samples, labels=["$\sigma$", "$\mu$",'$c$'],color=sns.xkcd_rgb["amber"])时，其中角是角，我仍然得到几个落在下两个象限的点。为什么是这样 ？

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这是我定义 lnlike 的方式：

def lnlike(theta,lightcurve,noisecurve):
    sig = theta[0]
    mu = theta[1]
    lightcurve = adder(lightcurve,mu) #simply adding lightcurve + mu 
    x = binMaker(mu,lightcurve,noisecurve) # computing x values as a function of mu
    y, yerr = detectionFrequency(lightcurve,noisecurve,mu) # a function which computes a real valued number based on f(x,mu,lightcurve,noisecurve)
    return(np.sum((y-PDF(x,sig,np.log(mu)))**2/yerr))

Answer 1

要在其先验范围内获得每个参数的最佳拟合值，只需将先验范围放在括号 () 中，即

def lnprior(theta):
sig,mu  = theta
if (0.01 < sig < 2.0 and 0.01 < mu < 1.0):
    return(0.0)
return(-np.inf)

希望这对你有用。请让我进一步了解。

Answer 2

我也遇到了这个问题，即使步行者在之前的区域内初始化。一种（生硬的）解决方案是简单地将 lnprior 中的 if 语句添加到您的 lnlike 函数中。