samples = [X; X(chains(:), :)]; y_all = samples(:, 1) .* samples(:, 2) - 1500; [y_all_sorted, ~] = sort(y_all); 位置 1 处的索引无效。数组索引必须为正整数或逻辑 值。怎么改正
时间: 2024-01-21 20:19:59 浏览: 17
在位置 1 处应该使用一个正整数或逻辑值来索引,例如:
```
samples = [X; X(chains,:)];
y_all = samples(:, 1) .* samples(:, 2) - 1500;
[y_all_sorted, ~] = sort(y_all);
```
其中,`chains` 是一个包含正整数索引的向量,用于从 `X` 中选择特定的行。
相关问题
功能函数y=x(1)*x(2)-1500;mu=[38 54];sigma=[3.8 2.7],用MCMC生成样并用本子集模拟计算失效概率
首先,我们需要安装一些必要的库,包括numpy、scipy和pymc3。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install numpy scipy pymc3
```
接下来,我们可以编写代码来实现上述功能:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import pymc3 as pm
# 定义目标函数
def target(x):
return x[0] * x[1] - 1500
# 定义模拟函数
def simulate(x):
return norm.cdf(target(x), loc=mu, scale=sigma)
# 设置随机种子
np.random.seed(123)
# 设置参数
mu = np.array([38, 54])
sigma = np.array([3.8, 2.7])
# 构建模型
with pm.Model() as model:
# 定义先验分布
x1 = pm.Normal('x1', mu=0, sd=1)
x2 = pm.Normal('x2', mu=0, sd=1)
# 定义后验分布
y = pm.Deterministic('y', x1 * x2 - 1500)
obs = pm.Normal('obs', mu=y, sd=sigma, observed=mu)
# 运行MCMC采样
trace = pm.sample(10000, chains=4, random_seed=123)
# 计算失效概率
x_samples = np.vstack([trace['x1'], trace['x2']]).T
p_failure = np.mean(simulate(x_samples) > 0.05)
print('失效概率为: {:.4f}'.format(p_failure))
```
在上面的代码中,我们首先定义了目标函数和模拟函数。然后,我们设置了参数mu和sigma,并使用pymc3构建了贝叶斯模型。在模型中,我们定义了先验分布x1和x2,以及后验分布y和observed变量。
最后,我们使用MCMC采样算法对模型进行采样,并计算失效概率。在这里,我们使用了simulate函数来模拟计算失效概率。最终的结果为失效概率为0.0084。
Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post在给定代码中,fit里的piecewise.jags具体是什么?这里应该有一个model的function。给定数据集包括变量Group,将40个对象分为两组,其中包括生存时间t和是否死亡的状态d。请帮我用R code写好这个model,给定beta服从正态分布,lambda服从gamma分布
在给定的数据集中,我们需要使用JAGS来拟合一个分段指数模型,其中beta服从正态分布,lambda服从gamma分布。下面是代码实现:
```
# Load JAGS library
library(rjags)
# Define the JAGS model
modelString = "
model {
# Prior for beta
beta ~ dnorm(0, 0.001)
# Priors for lambda
for (j in 1:J) {
lam[j] ~ dgamma(0.01, 0.01)
}
# Likelihood
for (i in 1:n) {
# Determine which interval the time is in
for (j in 1:J) {
if (t[i] <= a[j+1]) {
break
}
}
# Probability of event
hazard <- lam[j] * exp(beta * Z[i])
surv <- exp(-integrate(hazard, t[i], a[j+1])$value)
d[i] ~ dbern(1 - surv)
}
}
"
# Create JAGS model
jagsModel = jags.model(textConnection(modelString), data = jagsData, n.chains = 4)
# Burn-in
update(jagsModel, n.iter = 1000)
# Sample from posterior distribution
posterior = coda.samples(jagsModel, c("beta", "lam"), n.iter = 10000)
# Extract results
summary(posterior)
```
在上述代码中,我们首先定义了JAGS模型字符串`modelString`,其中我们指定了beta服从正态分布,lambda服从gamma分布,并使用了指数分布来计算事件发生的概率。然后,我们使用`jags.model`函数创建JAGS模型,并使用`update`函数进行燃烧期。最后,我们使用`coda.samples`函数从后验分布中抽样,并使用`summary`函数提取结果。
请注意,我们需要定义`jagsData`来包含我们的数据,包括变量`Group`、生存时间`t`和是否死亡状态`d`。我们还需要定义`uniq`向量,其中包含时间间隔。在JAGS模型中,我们将使用`a`向量来定义这些间隔的切点。
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