정규확률변수는 임의의 실수를 가질 수 있지만, 변수는 상대적으로 μ에 가까울 가능성이 매우 크다. 사실 정규분포의 기댓값은 그것의 모수 μ와 같다.

그리고 분산은 τ의 역수와 같다.

우주 왕복선 챌린저호에 대한 모델링을 계속해보자.

 

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import pymc as pm
 
temperature = challenger_data[:, 0]
D = challenger_data[:, 1]  # 검출되었는가, 아닌가? 
 
# 여기서 ‘value’를 주목하라. 이유는 아래에서 설명한다.
beta = pm.Normal(“beta”, 0, 0.001, value=0)
alpha = pm.Normal(“alpha”, 0, 0.001, value=0)
 
@pm.deterministic
def p(t=temperature, alpha=alpha, beta=beta):
    return 1.0 / (1. + np.exp(beta * t + alpha))

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