由 Christian Luhmann 发布的帖子

分层部分池化

假设你被要求估计几位棒球选手的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于选手们参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每位选手的击球次数也不同。然而，你希望估计所有选手的技能，包括那些击球机会相对较少的选手。

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分层部分池化

假设你被要求估计几位棒球运动员的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于球员参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每个球员的击球次数也不同。然而，你希望估计所有球员的技能，包括那些击球机会相对较少的球员。

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分层部分池化

假设你被要求估计几位棒球选手的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于选手们参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每位选手的击球次数也不同。然而，你希望估计所有选手的技能，包括那些击球机会相对较少的选手。

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分层部分池化

假设你被要求估计几位棒球运动员的击球技能。其中一个这样的表现指标是击球率。由于球员参加的比赛数量不同，并且在击球顺序中的位置也不同，每个球员的击球次数也不同。然而，你希望估计所有球员的技能，包括那些击球机会相对较少的球员。

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采样器统计

在检查收敛性或调试行为异常的采样器时，通常有助于更仔细地观察采样器的工作情况。为此，一些采样器会为每个生成的样本导出统计信息。

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采样器统计

在检查收敛性或调试行为异常的采样器时，通常有助于更仔细地观察采样器的工作情况。为此，一些采样器会为每个生成的样本导出统计信息。

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采样器统计

在检查收敛性或调试行为异常的采样器时，通常有助于更仔细地观察采样器的工作情况。为此，一些采样器会为每个生成的样本导出统计信息。

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采样器统计

在检查收敛性或调试行为异常的采样器时，通常有助于更仔细地观察采样器的工作情况。为此，一些采样器会为每个生成的样本导出统计数据。

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通用 API 快速入门

PyMC中的模型围绕Model类展开。它包含所有随机变量（RVs）的引用，并计算模型的对数概率及其梯度。通常，您会将其作为with上下文的一部分进行实例化：

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