MCMCpython代码

以下是一个简单的MCMC Python代码示例：

import numpy as np
import pymc3 as pm

# 创建数据
np.random.seed(123)
n = 100
x = np.linspace(0, 10, n)
y = 2 * x - 1 + np.random.normal(0, 1, n)

# 定义模型
with pm.Model() as model:
    # 定义先验分布
    alpha = pm.Normal('alpha', mu=0, sd=10)
    beta = pm.Normal('beta', mu=0, sd=10)
    sigma = pm.HalfNormal('sigma', sd=1)

    # 定义似然函数
    y_est = alpha + beta * x
    likelihood = pm.Normal('y', mu=y_est, sd=sigma, observed=y)

    # 运行MCMC采样
    trace = pm.sample(1000, tune=1000)

# 输出结果
pm.traceplot(trace)

该代码使用PyMC3库实现了一个简单的线性回归模型，其中使用了正态分布作为先验分布，使用了最大似然估计方法进行参数估计。最后，使用MCMC采样方法对模型进行拟合，并输出了结果。