PYMC3季节变量

Question

我对PYMC3比较新，我试图在没有回归量的情况下实现贝叶斯结构时间序列（BSTS），例如R中的模型拟合here。模型如下：

我可以使用GaussianRandomWalk实现本地线性趋势，如下所示：

delta = pymc3.GaussianRandomWalk('delta',mu=0,sd=1,shape=99)
mu = pymc3.GaussianRandomWalk('mu',mu=delta,sd=1,shape=100)

然而，我对如何编码PYMC3中的季节变量（tau）感到茫然。我是否需要滚动自定义随机游走类或是否还有其他技巧？

Answer 1

您可以使用

w = pm.Normal('w', sd=sigma_tau, shape=S)
tau = w - tt.concatenate([[0.], w.cumsum()[:-1]])

根据数据，将cumsum用于其他随机游走也可能更快，这通常可以避免后验中的相关性，这使得采样器的生活更加轻松。