贝叶斯分析延误传播代码

贝叶斯分析是一种统计学方法，用于推断未知参数的概率分布。在延误传播问题中，贝叶斯分析可以用来估计延误的概率和传播的概率。

在编写贝叶斯分析延误传播代码时，一般需要以下步骤：

1. 定义模型：确定延误传播的概率模型，包括延误的起始时间、传播速度、传播路径等参数。

2. 收集数据：收集相关的延误数据，包括起始时间、传播路径等信息。

3. 参数估计：使用贝叶斯方法对模型中的参数进行估计。可以使用MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法进行参数采样。

4. 模型评估：通过比较模型预测结果与实际观测数据，评估模型的拟合程度和预测能力。

5. 预测和推断：使用已经估计的模型参数，进行延误传播的预测和推断。

具体的代码实现会涉及到概率分布的计算、参数估计和模型评估等方面。在Python中，可以使用一些常用的库来实现贝叶斯分析，如NumPy、SciPy和PyMC3等。