1. DiscreteUniform(0, 80)에서 표본을 추출하여 사용자의 행동 변화 시점을 명시한다.
tau = pm.rdiscrete_uniform(0, 80)
print(tau)
결과
29
2. Exp(α) 분포에서 λ1과 λ2를 뽑는다.
alpha = 1./20.
lambda_1, lambda_2 = pm.rexponential(alpha, 2)
print(lambda_1, lambda_2)
결과
27.5189090326 6.54046888135