2.2.8 PyMC 대안 모델

p 값이 주어진다면(우리가 신 같은 위치에 있어서 알고 있다면) 학생들이 “예”라고 대답할 확률을 다음과 같이 구할 수 있다.

따라서 p를 알고 있다면 우리는 한 학생이 “예”라고 대답할 확률을 안다. PyMC에서 이미 정해진 p로 deterministic 함수를 만들어서 “예”라고 대답하는 확률을 계산할 수 있다.

 

---

p = pm.Uniform(“freq_cheating”, 0, 1)
 
@pm.deterministic
def p_skewed(p=p):
    return 0.5 * p + 0.25

---

 

p_skewed = 0.5*p + 0.25라고 한 줄로 입력할 수도 있었다. 기초적인 연산인 덧셈과 스칼라 곱셈이 암묵적으로 deterministic 변수를 만들 수 있기 때문이다. 그러나 나는 명시적인 deterministic 코드 템플릿을 만들고 싶었다.