用arviz从数组中总结单个参数的后验

Question

我正在使用python中的pyMC3库来估计一个模型。在我的“实”模型中，有四个参数数组，其中两个有超过17万个参数。在我的计算机上，对这一系列参数进行总结是计算量太大的。我一直在试图弄清楚arviz中的汇总函数是否只允许我总结数组中的一个(或少数)参数。下面是一个reprex，其中存在相同的问题，尽管模型要简单得多。在下面的线性回归模型中，参数数组b中包含b[0]、b[1]、b[2]三个参数。我想知道如何获得b[0]和b[1]的摘要，或者只获取单个参数的摘要，例如b[0]。

import pandas as pd
import pymc3 as pm
import arviz as az

d = pd.read_csv("https://quantoid.net/files/mtcars.csv")

mpg = d['mpg'].values
hp = d['hp'].values
weight = d['wt'].values

with pm.Model() as model: 
    b = pm.Normal("b", mu=0, sigma=10, shape=3)
    sig = pm.HalfCauchy("sig", beta=2)
    mu = pm.Deterministic('mu', b[0] + b[1]*hp + b[2]*weight)
    like = pm.Normal('like', mu=mu, sigma=sig, observed=mpg)
    fit = pm.fit(10000, method='advi')
    samp = fit.sample(1500)    

with model: 
    smry = az.summary(samp, var_names = ["b"])

看起来，coords函数的summary()参数就能做到这一点，但是在搜索了几个例子之后，比如有plot_posterior()而不是summary()的这里，我无法找到一些有用的东西。特别是，我尝试了以下操作，希望它能够返回b[0]和b[1]的摘要。

with model: 
    smry = az.summary(samp, var_names = ["b"], coords={"b_dim_0": range(1)})

或者返回b[0]的摘要

with model: 
    smry = az.summary(samp, var_names = ["b"], coords={"b_dim_0": [0]})

我怀疑我遗漏了一些简单的东西(我是一个偶尔接触Python的R用户)。任何帮助都是非常感谢的。

(顺便说一下，我使用的是Python3.8.0，pyMC3 3.9.3，arviz0.10.0)

Answer 1

要使用coords，您需要更新到开发 (它仍将显示0.11.2，但有来自github或任何>0.11.2发行版的代码)的ArviZ版本。直到0.11.2，coords参数在summary中才被用于子集数据(就像在所有绘图函数中那样)，而是只在输入尚未被InferenceData时才被考虑，在这种情况下，它被传递给转换器。

对于旧版本，在将数据传递给summary之前，需要使用xarray对数据进行子集。因此，您需要预先显式地将跟踪转换为推断数据。在上面的示例中，如下所示：

with model:
    ...
    samp = fit.sample(1500) 
    idata = az.from_pymc3(samp)

az.summary(idata.posterior[["b"]].sel({"b_dim_0": [0]}))

此外，您还可能希望指示摘要，以便只计算stats/诊断的子集，如docstring示例所示。