Почему мои пробоотборники обнимают границу пространства параметров во время подгонки MCMC? ⇐ Python

[Anonymous]

я использую MCMC, чтобы соответствовать эллипсу для некоторых образцов данных, и для поиска ошибок в параметрах эллипса. Используйте MCMC, чтобы соответствовать эллипсу для моих данных, уравнение эллипса содержит 5 параметров. Положение галилейных лун Юпитера находится по сравнению с Юпитером в течение периода месяца, который мы планируем, и пытаюсь установить эллипс для .. < /p>
Я использую метод наименьших квадратов, чтобы определить первоначальные параметры наилучшего соответствия эллипса для использования в моей предыдущей функции. Затем я запускаю MCMC, используя Emcee, чтобы найти параметры с ошибкой по параметрам, которые я хотел бы определить как 15 -й и 85 -й процентили данных данных, учитывая, что ходоки превращаются в гауссовое распределение о наилучших параметрах подходящих. функция и, следовательно, не распределены гауссовым образом о истинном параметре. На самом деле я обнаружил, что невозможно связать все 5 параметров. Если я пытаюсь слишком сильно увеличить пространство параметров, то сюжет разрывается, а угловой сюжет возвращается пятнистым. < /P>
Потенциальные ошибки? :
При первой подгонке эллипса для моих данных я понял, что для любых заданных эллиптических данных существует 2 решения/модельных эллипсов, которые вы можете соответствовать данным, поскольку вращение эллипса на 180 градусов приводит к идентичному эллипсу, которые также будут соответствовать любым набору данных, следовательно, изначально были распределены. Я думал, что исправил это, ограничивая границы параметров в моей предыдущей функции, чтобы быть в позитивном или отрицательном, но, возможно, это не решило проблему? В этом случае я не уверен, как параметризировать мое уравнение модели эллипса, чтобы устранить «ограниченные параметры». Полу-мажор/незначительные оси Тета: вращение эллипса
Угловой график, демонстрирующий 2 параметры, x0, y0 гауссов, распределенный как ожидается, остальные 3 параметры искажены. Мои предыдущие границы, чтобы охватить большее пространство для параметров для слегка для 2 параметров, A и Theta ... это затем фиксирует A и E, но не тета.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... n-mcmc-fit