statsmodels.genmod.bayes_mixed_glm.PoissonBayesMixedGLM.fit_vb¶

PoissonBayesMixedGLM.fit_vb(mean=None, sd=None, fit_method='BFGS', minim_opts=None, scale_fe=False, verbose=False)¶

使用变分贝叶斯均值场近似拟合模型。

Parameters:¶

meanarray_like

VB 均值向量的起始值

sdarray_like

VB标准差向量的起始值

fit_methodstr

scipy.minimize 的算法

minim_optsdict

传递给 scipy.minimize 的选项

scale_febool

如果为真，固定效应设计矩阵的列在拟合模型之前会被中心化和缩放到单位方差。结果会进行反向变换，以便结果以原始尺度呈现。

verbosebool

如果为真，每次计算时将梯度范数打印到屏幕上。

注释

目标是找到一个分解的高斯近似 q1*q2*… 到后验分布，近似 最小化从分解近似 到实际后验的KL散度。 KL散度，或ELBO函数 具有以下形式

E* log p(y, fe, vcp, vc) - E* log q

其中 E* 是关于 qj 乘积的期望。

参考文献

Blei, Kucukelbir, McAuliffe (2017). 变分推断：统计学家综述 https://arxiv.org/pdf/1601.00670.pdf