pymc-modeling

PyMC 建模

选择一个实用的起点：简单的脚手架、成熟的领域模型，或对较大目标模型进行分解。根据问题、数据和检查结果，扩展、简化或分支。使用使用方项目的数据和 Python 环境；检查已安装的 API 和软件包兼容性。

对于 pymc-extras 任务，请先查看特征选择与兼容性，然后仅加载相关的工作流参考。优先使用其中支持的算法，而不是自定义实现；不要仅仅因为已安装某个扩展就使用它。

选择主要任务

• 构建、拟合或初始化模型：使用 pymc-modeling。
• 征询先验假设或检查先验预测的合理性：如果可用，使用 prior-elicitation。
• 诊断已有的已完成拟合或评估其预测：如果可用，使用 arviz-diagnostics。
• 修复符号计算、广播、梯度或编译问题：如果可用，使用 pytensor-workflows。
• 跟踪实验、保留 MLflow 工件或恢复已记录的 MMM 模型：如果可用，使用 pymc-mlflow。

多部分请求可以使用多种技能。下方的参考资料可在未安装专业技能时辅助建模。

工作流

1. 明确问题。 说明估计目标或预测目标、观测单位、结果支持集、分组／时间结构、选择机制和缺失情况，以及预测时可用的信息。区分预测、推断和因果主张；遵守数据授权要求，并保留来源标识。
2. 设定模型并检查。 使似然与观测过程相匹配；使用可识别的参数化形式和单位明确的先验。检查行对齐、形状、支持集和有限的初始对数密度。普通的 dims 只是为位置张量标注名称；它们不会关联坐标。 使用已知参数的模拟案例来探测新实现及其失效模式；只有在需要反复进行推断检查时，才使用范围明确的 SBC。
3. 检查先验预测。 在拟合前进行模拟，并将支持集、尺度和与决策相关的特征与领域知识进行比较。不要仅根据实际观测到的极值来调整先验。
4. 先探索，再进行推断拟合。 兼容且已安装时，优先使用 nutpie。简短的初步拟合可以发现错误、困难的几何结构或明显的拟合不佳；应将其标注为探索性分析，而非可靠的后验推断。对于可报告的结果，应根据自适应过程和所需的 ESS／MCSE 分配预热和抽样次数。在诊断或绘图前保存结果。
5. 先诊断，再批判性评估。 检查发散、秩 R-hat、bulk/tail ESS、MCSE 以及链／秩图。诊断每一次发散。不可靠的计算意味着后验结论尚无定论；这并不能证伪似然。使用后验预测差异来检查观测模型。样本内 PPC 不是留出验证。
6. 进行预测、决策并修正。 保留训练数据的标识，并对齐新输入；区分潜在均值与带噪声的观测。提出建议时，应根据明确说明的后果、效用和约束传播不确定性；或者移交推断结果，不要擅自臆造决策者的价值取向。保留相关的模型变体，并说明假设变化如何影响估计目标、预测和决策，而不只是指出哪个模型得分最高。由自适应 PPC／CV 驱动的搜索可能过拟合；不要把胜出模型描述为得到唯一确认的模型，也不要仅为获得有利结果而更改随机种子或评判标准。

PyMC 6 返回 xarray.DataTree：请使用 idata["posterior"]，而不是通过属性访问组。在 LOO 或其他逐点似然工作流之前，显式调用 pm.compute_log_likelihood(idata, model=model)。ArviZ 1.0 使用 LOO，不再使用已移除的 WAIC；请说明区间概率和类型（默认值为 89% ETI）。权重相近的模型堆叠结果并不意味着模型等价。 采样器偏好、预热起点和区间默认值是实现层面的约定，并非普遍适用的贝叶斯工作流要求。应根据任务进行选择。

只阅读任务所需内容

工作内容	参考资料
端到端拟合、诊断和科学检查	工作流
模型构建、数据容器和维度	模型和数据
初始化失败、形状错误、采样停滞或警告	故障排除
分组效应、池化和参数化	层级模型
结果支持集、删失、多元分布族和雅可比	似然
算法、后端、预算和持久化	采样
pymc-extras 的特征选择、兼容性和验证	PyMC Extras
马尔可夫链、专用计数、极值和直方图似然	Extras 分布
卡尔曼边缘化模型、结构组件和预测	Extras 状态空间工作流
先验工厂、模型打包、VIP 和后验作为先验的迁移	Extras 模型工具
变分、拉普拉斯和 Pathfinder 近似	近似推断
协方差模型和有限基误差	高斯过程
时间依赖、微分方程和预测	时间序列
标签不变性和离散变量消除	混合模型
外部密度、模拟器和预测回调	自定义似然
条件化、干预和图变换	变换
样本内检验和新输入预测	预测检查
树集成和预测状态	BART
基函数惩罚和分布预测变量	样条
模拟数据实验、SBC、数值预言机和模拟对象	模型测试
高级数值和扩展接口	接口边界

对于特定版本的 API，请在使用环境中对已安装的对象调用 help() 或 inspect.signature()，然后查阅与版本匹配的官方文档或源代码。