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我有一些关于高斯推理的基本问题。

我有以下数据：

(Log) dose, Number of animals, Number of deaths
-0.86, 5, 0
-0.30, 5, 1
-0.05, 5, 3
0.73, 5, 5

编辑：我假设剂量反应 logit(θ) = α + βx 的简单回归模型，其中 logit(θ) = log(θ / (1-θ))。θ 代表给定剂量 x 的死亡概率。

我想在 (α,β) 上创建一个联合正态先验分布，其中 α ∼ N(0,22),β ∼ N(10,102) 和 corr(α,β) = 0.5，然后计算 a 中的后验密度先验周围的点网格（α：0±4，β：10±20）。

首先，我创建了以下联合正态先验分布：

import numpy as np
from scipy import stats
x = np.array([-0.86, -0.30, -0.05, 0.73])
n = np.array([5, 5, 5, 5])
y = np.array([0, 1, 3, 5])
prior = stats.multivariate_normal([0, 10], [[0.5, 0], [0, 0.5]])

这是正确的吗？

其次，如何计算网格中的后验密度？

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2 回答 2

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基于merv的好回答，回答我自己，我认为封闭的解决方案是：

p(yi|α,β,ni,xi)∝ [logit −1 (α+βxi)] y * [1 − logit −1 (α+βx) n−y ]

因此后验可以计算如下：

import numpy as np
from scipy import optimize, stats
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([-0.86, -0.30, -0.05, 0.73])
n = np.array([5, 5, 5, 5])
y = np.array([0, 1, 3, 5])

ngrid = 100
mu_1, mu_2, sd_1, sd_2 = 0, 10, 2**2, 10**2
A = np.linspace(-4, 4, ngrid)
B = np.linspace(-10, 30, ngrid)

mu = np.array([0, 10])
s = np.array([[22, 102]])
Rho = np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]])
Sigma = Rho * np.outer(s, s)
prior = stats.multivariate_normal([mu_1, mu_2], Sigma)

def prop_likelihood(input_values):
    ilogit_abx = 1 / (np.exp(-(input_values[...,0][...,None]*np.ones(x.shape) + input_values[...,1][...,None] * x)) + 1)
    return np.prod(ilogit_abx**y * (1 - ilogit_abx)**(n - y), axis=ilogit_abx.ndim -1)

grid_a , grid_b = np.meshgrid(A,B)
grid = np.empty(grid_a.shape + (2,)) 
grid[:, :, 0] = grid_a
grid[:, :, 1] = grid_b

posterior_density = prior.pdf(grid)*prop_likelihood(grid)

然后可以说明：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)
ax.imshow(
    posterior_density,
    origin='lower',
    aspect='auto',
    extent=(A[0], A[-1], B[0], B[-1])
)
ax.set_xlim([-4, 4])
ax.set_ylim([-10, 30])
ax.set_xlabel(r'$\alpha$')
ax.set_ylabel(r'$\beta$')
ax.set_title('Posterior heatmap')
ax.grid('off')

后密度热图

解析解：

def opt(params):
    a, b  = params[0], params[1]
    z = np.exp(a + b * x) / (1 +  np.exp(a + b * x))
    e = - np.sum(y * np.log(z) + (n - y) * np.log(1 - z))
    return e

optim_res = optimize.minimize(opt, np.array([0.0, 0.0]))
mu_opt = optim_res['x']
sigma_opt = optim_res['hess_inv']
posterior_optimized = stats.multivariate_normal(mean=mu_opt, cov=sigma_opt)

然后可以绘制

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)
ax.imshow(
    posterior_optimized.pdf(grid),
    origin='lower',
    aspect='auto',
    extent=(A[0], A[-1], B[0], B[-1])
)
ax.set_xlim([-4, 4])
ax.set_ylim([-10, 30])
ax.set_xlabel(r'$\alpha$')
ax.set_ylabel(r'$\beta$')
ax.set_title('Posterior heatmap from analytical solution')
ax.grid('off')

解析解后验

有一些差异。不确定分析优化函数是否正确。

希望这对其他人有帮助。

于 2018-10-11T11:38:12.037 回答
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参数化高斯

要回答第一个问题，您正在错误地参数化正态分布。特别是您的协方差矩阵未根据您的描述指定。

给定标准差s_1 = 22和s_2 = 102以及 0.5 的期望相关性，正确的协方差矩阵为：

 ---                    ---
| s_1*s_1      0.5*s_1*s_2 |
|                          |
| 0.5*s_1*s_2      s_2*s_2 |
 ---                    ---

也就是说，对角线上的方差和对角线上的协方差。在 Numpy/Scipy 中，这将是

mu = np.array([0, 10])
s = np.array([[22, 102]])
Rho = np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]])
Sigma = Rho * np.outer(s, s)

prior = stats.multivariate_normal(mean=mu, cov=Sigma)

是否计算网格值

获得适当归一化的后验密度需要对连续变量（例如，θ）进行边缘化（积分），而这仅在特殊情况下可以解析解决，我认为您的情况并非如此。因此，您可以计算积分并计算数值近似值，或者使用一些近似推理方法，例如 MCMC 或变分推理。有很多很好的工具，比如 PyMC3 和 PyStan。

仅获取网格上离散点的后验值需要对模型变量施加条件值。然而，现在大多数概率编程工具都非常具有表达力，以至于推断完整的后验会更容易，如果你真的有一些特殊的网格值，那么在之后检查它们。

PyMC3 示例

这是 PyMC3 中的完整后验推断，具有强大的先验：

import numpy as np
import pymc3 as pm
import theano
import theano.tensor as tt
import matplotlib.pyplot as plt
import arviz as az

# Data
X = np.array([-0.86, -0.30, -0.05, 0.73])
N = np.array([5, 5, 5, 5])
Y = np.array([0, 1, 3, 5])

# augment X for simpler regression expression
X_aug = tt.stack(np.ones_like(X), X).T

# Prior params
mu = np.array([0, 10])
sd = np.array([22, 102])
Rho = np.array([[1, 0.5],[0.5, 1]])
Sigma = np.outer(sd, sd) * Rho

with pm.Model() as binomial_regression:
    # regression coefficients (strong prior)
    beta = pm.MvNormal('beta', mu=mu, cov=Sigma, shape=2)

    # death probability
    theta_i = pm.Deterministic('theta_i', pm.invlogit(X_aug.dot(beta)))

    # outcomes
    y_i = pm.Binomial('y_i', n=N, p=theta_i, observed=Y)

    trace = pm.sample(10000, tune=100000, target_accept=0.8, random_seed=2018)

这确实可以进行采样，但需要大量的调整步骤来减少分歧：

自动分配 NUTS 采样器...

使用 jitter+adapt_diag 初始化 NUTS...

多进程采样（2 个作业中的 2 个链） NUTS：

[beta] 采样 2 条链：100%|██████████| 220000/220000 [03:52<00:00, 947.57draws/s]

调整后有1个分歧。增加target_accept或重新参数化。

某些参数的有效样本数小于 25%。

跟踪图

在此处输入图像描述

联合图

ax, _, _ = az.jointplot(trace, var_names=['beta'], kind='hexbin')
ax.set_xlabel("Intercept Coefficient ($\\beta_0$)")
ax.set_ylabel("Slope Coefficient ($\\beta_1$)")
plt.show()

在此处输入图像描述

于 2018-10-05T22:27:43.823 回答