pymc 联合概率密度

pymc (Python的概率编程库)可以用来建立贝叶斯网络，其中联合概率密度是模型的核心。联合概率密度是指所有随机变量的联合分布函数。在pymc中，可以使用概率分布函数定义每个随机变量的分布，然后将它们组合成一个联合分布。这可以通过将随机变量作为参数传递给pymc的Normal、Binomial、Poisson、Beta等分布函数来实现。在定义完所有随机变量的分布之后，可以使用pymc的Potential函数定义模型的联合概率密度函数。这个函数应该返回一个数值，表示模型的概率密度。使用MCMC算法，可以从联合概率密度中采样，从而得到模型的后验分布。