এই উদাহরণটিতে PyMC3 উদাহরণ নোটবুক থেকে বৈশিষ্ট্যসমূহ নিয়ে আসা হয় বহুস্তরীয় মডেলিং জন্য Bayesian পদ্ধতি উপর প্রাইমার
 TensorFlow.org এ দেখুন |  Google Colab-এ চালান |  GitHub-এ উৎস দেখুন |  নোটবুক ডাউনলোড করুন |
নির্ভরতা এবং পূর্বশর্ত
আমদানি
import collections
import os
from six.moves import urllib
import daft as daft
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import warnings
import tensorflow.compat.v2 as tf
tf.enable_v2_behavior()
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_probability as tfp
tfk = tf.keras
tfkl = tf.keras.layers
tfpl = tfp.layers
tfd = tfp.distributions
tfb = tfp.bijectors
warnings.simplefilter('ignore')
1। পরিচিতি
এই colab আমরা জনপ্রিয় রাডন ডেটা সেটটি ব্যবহার স্তরীয় রৈখিক মডেলের মডেল জটিলতা বিভিন্ন ডিগ্রী (HLMs) মাপসই করা হবে। আমরা TFP আদিম এবং এর মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো টুলসেট ব্যবহার করব।
ডেটাকে আরও ভালভাবে মানানসই করার জন্য, আমাদের লক্ষ্য হল ডেটাসেটে উপস্থিত প্রাকৃতিক স্তরবিন্যাস কাঠামো ব্যবহার করা। আমরা প্রচলিত পদ্ধতির সাথে শুরু করি: সম্পূর্ণ পুল করা এবং আনপুল করা মডেল। আমরা মাল্টিলেভেল মডেলের সাথে চালিয়ে যাচ্ছি: আংশিক পুলিং মডেল, গ্রুপ-লেভেল ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রাসঙ্গিক প্রভাব অন্বেষণ।
একটি সম্পর্কিত নোটবুক জন্য এছাড়াও রাডন ডেটা সেটটি উপর TFP ব্যবহার HLMs ঝুলানো, খুঁজে বার করো {মেমরি সম্ভাবনা, আর, স্ট্যান} এর মধ্যে লিনিয়ার মিশ্র প্রতিক্রিয়া রিগ্রেশন ।
আপনি এখানে উপাদান সম্পর্কে কোনো প্রশ্ন থাকে, তাহলে সাথে যোগাযোগ বিব্রত বোধ করবেন না (অথবা যোগদানের) TensorFlow সম্ভাব্যতা মেইলিং লিস্ট । আমরা সাহায্য করতে পেরে খুশি।
2 মাল্টিলেভেল মডেলিং ওভারভিউ
মাল্টিলেভেল মডেলিংয়ের জন্য বেয়েসিয়ান পদ্ধতির উপর একটি প্রাইমার
হায়ারার্কিক্যাল বা মাল্টিলেভেল মডেলিং হল রিগ্রেশন মডেলিংয়ের একটি সাধারণীকরণ।
মাল্টিলেভেল মডেল হল রিগ্রেশন মডেল যেখানে উপাদান মডেল প্যারামিটারগুলিকে সম্ভাব্যতা বন্টন দেওয়া হয়। এটি বোঝায় যে মডেলের পরামিতিগুলি গ্রুপ অনুসারে পরিবর্তিত হতে পারে। পর্যবেক্ষণ ইউনিট প্রায়ই স্বাভাবিকভাবে ক্লাস্টার করা হয়. ক্লাস্টারের এলোমেলো নমুনা এবং ক্লাস্টারের মধ্যে র্যান্ডম স্যাম্পলিং সত্ত্বেও ক্লাস্টারিং পর্যবেক্ষণের মধ্যে নির্ভরতাকে প্ররোচিত করে।
একটি অনুক্রমিক মডেল হল একটি নির্দিষ্ট বহুস্তরীয় মডেল যেখানে পরামিতিগুলি একে অপরের মধ্যে নেস্ট করা হয়। কিছু বহুস্তরীয় কাঠামো শ্রেণিবদ্ধ নয়।
যেমন "দেশ" এবং "বছর" নেস্টেড নয়, তবে পৃথক, কিন্তু ওভারল্যাপিং, প্যারামিটারের ক্লাস্টারগুলি উপস্থাপন করতে পারে আমরা একটি পরিবেশগত মহামারীবিদ্যা উদাহরণ ব্যবহার করে এই বিষয়টিকে অনুপ্রাণিত করব।
উদাহরণ: রেডন দূষণ (গেলম্যান এবং হিল 2006)
রেডন একটি তেজস্ক্রিয় গ্যাস যা মাটির সাথে যোগাযোগ বিন্দুর মাধ্যমে ঘরে প্রবেশ করে। এটি একটি কার্সিনোজেন যা অধূমপায়ীদের ফুসফুসের ক্যান্সারের প্রাথমিক কারণ। র্যাডনের মাত্রা পরিবার থেকে পরিবারে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়।
EPA 80,000 বাড়িতে রেডন স্তরের একটি গবেষণা করেছে। দুটি গুরুত্বপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী হল: 1. বেসমেন্ট বা প্রথম তলায় পরিমাপ (বেসমেন্টগুলিতে রেডন উচ্চতর) 2. কাউন্টি ইউরেনিয়াম স্তর (রেডন স্তরের সাথে ইতিবাচক সম্পর্ক)
আমরা মিনেসোটায় রেডন স্তরের মডেলিংয়ে ফোকাস করব। এই উদাহরণে অনুক্রম হল প্রতিটি কাউন্টির মধ্যে থাকা পরিবারগুলি৷
3 ডাটা মুঙ্গিং
এই বিভাগে আমরা প্রাপ্ত radon ডেটা সেটটি এবং কিছু ন্যূনতম প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ না।
def load_and_preprocess_radon_dataset(state='MN'):
"""Preprocess Radon dataset as done in "Bayesian Data Analysis" book.
We filter to Minnesota data (919 examples) and preprocess to obtain the
following features:
- `log_uranium_ppm`: Log of soil uranium measurements.
- `county`: Name of county in which the measurement was taken.
- `floor`: Floor of house (0 for basement, 1 for first floor) on which the
measurement was taken.
The target variable is `log_radon`, the log of the Radon measurement in the
house.
"""
ds = tfds.load('radon', split='train')
radon_data = tfds.as_dataframe(ds)
radon_data.rename(lambda s: s[9:] if s.startswith('feat') else s, axis=1, inplace=True)
df = radon_data[radon_data.state==state.encode()].copy()
# For any missing or invalid activity readings, we'll use a value of `0.1`.
df['radon'] = df.activity.apply(lambda x: x if x > 0. else 0.1)
# Make county names look nice.
df['county'] = df.county.apply(lambda s: s.decode()).str.strip().str.title()
# Remap categories to start from 0 and end at max(category).
county_name = sorted(df.county.unique())
df['county'] = df.county.astype(
pd.api.types.CategoricalDtype(categories=county_name)).cat.codes
county_name = list(map(str.strip, county_name))
df['log_radon'] = df['radon'].apply(np.log)
df['log_uranium_ppm'] = df['Uppm'].apply(np.log)
df = df[['idnum', 'log_radon', 'floor', 'county', 'log_uranium_ppm']]
return df, county_name
radon, county_name = load_and_preprocess_radon_dataset()
num_counties = len(county_name)
num_observations = len(radon)
# Create copies of variables as Tensors.
county = tf.convert_to_tensor(radon['county'], dtype=tf.int32)
floor = tf.convert_to_tensor(radon['floor'], dtype=tf.float32)
log_radon = tf.convert_to_tensor(radon['log_radon'], dtype=tf.float32)
log_uranium = tf.convert_to_tensor(radon['log_uranium_ppm'], dtype=tf.float32)
radon.head()
রেডন স্তরের বিতরণ (লগ স্কেল):
plt.hist(log_radon.numpy(), bins=25, edgecolor='white')
plt.xlabel("Histogram of Radon levels (Log Scale)")
plt.show()
4 প্রচলিত পন্থা
মডেলিং রেডন এক্সপোজারের দুটি প্রচলিত বিকল্প পক্ষপাত-ভ্যারিয়েন্স ট্রেডঅফের দুটি চরমের প্রতিনিধিত্ব করে:
সম্পূর্ণ পুলিং:
সমস্ত কাউন্টির সাথে একই আচরণ করুন এবং একটি একক রেডন স্তর অনুমান করুন।
\[y_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i\]
পুলিং নেই:
প্রতিটি কাউন্টিতে স্বাধীনভাবে মডেল রেডন।
\(y_i = \alpha_{j[i]} + \beta x_i + \epsilon_i\) যেখানে \(j = 1,\ldots,85\)
ত্রুটি \(\epsilon_i\) ঘর মধ্যে পরিমাপ ত্রুটি, সময়গত মধ্যে আভ্যন্তরীণ প্রকরণ, বা প্রকরণ প্রতিনিধিত্ব করতে পারে।
4.1 সম্পূর্ণ পুলিং মডেল
pgm = daft.PGM([7, 3.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"alpha_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
1,
3,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"beta_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
2.5,
3,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
4.5,
3,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("alpha", r"$\alpha$", 1, 2))
pgm.add_node(daft.Node("beta", r"$\beta$", 2.5, 2))
pgm.add_node(daft.Node("sigma", r"$\sigma$", 4.5, 2))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 3, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("alpha_prior", "alpha")
pgm.add_edge("beta_prior", "beta")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma")
pgm.add_edge("sigma", "y_i")
pgm.add_edge("alpha", "y_i")
pgm.add_edge("beta", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([2.3, 0.1, 1.4, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
নীচে, আমরা হ্যামিলটোনিয়ান মন্টে কার্লো ব্যবহার করে সম্পূর্ণ পুলিং মডেল ফিট করি।
@tf.function
def affine(x, kernel_diag, bias=tf.zeros([])):
"""`kernel_diag * x + bias` with broadcasting."""
kernel_diag = tf.ones_like(x) * kernel_diag
bias = tf.ones_like(x) * bias
return x * kernel_diag + bias
def pooled_model(floor):
"""Creates a joint distribution representing our generative process."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # alpha
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # beta
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma
lambda s, b1, b0: tfd.MultivariateNormalDiag( # y
loc=affine(floor, b1[..., tf.newaxis], b0[..., tf.newaxis]),
scale_identity_multiplier=s)
])
@tf.function
def pooled_log_prob(alpha, beta, sigma):
"""Computes `joint_log_prob` pinned at `log_radon`."""
return pooled_model(floor).log_prob([alpha, beta, sigma, log_radon])
@tf.function
def sample_pooled(num_chains, num_results, num_burnin_steps, num_observations):
"""Samples from the pooled model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=pooled_log_prob,
num_leapfrog_steps=10,
step_size=0.005)
initial_state = [
tf.zeros([num_chains], name='init_alpha'),
tf.zeros([num_chains], name='init_beta'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma')
]
# Constrain `sigma` to the positive real axis. Other variables are
# unconstrained.
unconstraining_bijectors = [
tfb.Identity(), # alpha
tfb.Identity(), # beta
tfb.Exp() # sigma
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
PooledModel = collections.namedtuple('PooledModel', ['alpha', 'beta', 'sigma'])
samples, acceptance_probs = sample_pooled(
num_chains=4,
num_results=1000,
num_burnin_steps=1000,
num_observations=num_observations)
print('Acceptance Probabilities for each chain: ', acceptance_probs.numpy())
pooled_samples = PooledModel._make(samples)
Acceptance Probabilities for each chain: [0.997 0.99 0.997 0.995]
for var, var_samples in pooled_samples._asdict().items():
print('R-hat for ', var, ':\t',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(var_samples).numpy())
R-hat for alpha : 1.0046891 R-hat for beta : 1.0128309 R-hat for sigma : 1.0010641
def reduce_samples(var_samples, reduce_fn):
"""Reduces across leading two dims using reduce_fn."""
# Collapse the first two dimensions, typically (num_chains, num_samples), and
# compute np.mean or np.std along the remaining axis.
if isinstance(var_samples, tf.Tensor):
var_samples = var_samples.numpy() # convert to numpy array
var_samples = np.reshape(var_samples, (-1,) + var_samples.shape[2:])
return np.apply_along_axis(reduce_fn, axis=0, arr=var_samples)
sample_mean = lambda samples : reduce_samples(samples, np.mean)
ঢালের বিন্দু অনুমান প্লট করুন এবং সম্পূর্ণ পুলিং মডেলের জন্য ইন্টারসেপ্ট করুন।
LinearEstimates = collections.namedtuple('LinearEstimates',
['intercept', 'slope'])
pooled_estimate = LinearEstimates(
intercept=sample_mean(pooled_samples.alpha),
slope=sample_mean(pooled_samples.beta)
)
plt.scatter(radon.floor, radon.log_radon)
xvals = np.linspace(-0.2, 1.2)
plt.ylabel('Radon level (Log Scale)')
plt.xticks([0, 1], ['Basement', 'First Floor'])
plt.plot(xvals, pooled_estimate.intercept + pooled_estimate.slope * xvals, 'r--')
plt.show()
নমুনা ভেরিয়েবলের ট্রেস প্লট করার জন্য ইউটিলিটি ফাংশন।
def plot_traces(var_name, samples, num_chains):
if isinstance(samples, tf.Tensor):
samples = samples.numpy() # convert to numpy array
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 1.5), sharex='col', sharey='col')
for chain in range(num_chains):
axes[0].plot(samples[:, chain], alpha=0.7)
axes[0].title.set_text("'{}' trace".format(var_name))
sns.kdeplot(samples[:, chain], ax=axes[1], shade=False)
axes[1].title.set_text("'{}' distribution".format(var_name))
axes[0].set_xlabel('Iteration')
axes[1].set_xlabel(var_name)
plt.show()
for var, var_samples in pooled_samples._asdict().items():
plot_traces(var, samples=var_samples, num_chains=4)
এরপরে, আমরা আনপুল করা মডেলে প্রতিটি কাউন্টির জন্য রেডন মাত্রা অনুমান করি।
4.2 আনপুল করা মডেল
pgm = daft.PGM([7, 3.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"alpha_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
1,
3,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"beta_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
2.5,
3,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
4.5,
3,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("alpha", r"$\alpha$", 1, 2))
pgm.add_node(daft.Node("beta", r"$\beta$", 2.5, 2))
pgm.add_node(daft.Node("sigma", r"$\sigma$", 4.5, 2))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 3, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("alpha_prior", "alpha")
pgm.add_edge("beta_prior", "beta")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma")
pgm.add_edge("sigma", "y_i")
pgm.add_edge("alpha", "y_i")
pgm.add_edge("beta", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([0.3, 1.1, 1.4, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([2.3, 0.1, 1.4, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
def unpooled_model(floor, county):
"""Creates a joint distribution for the unpooled model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.MultivariateNormalDiag( # alpha
loc=tf.zeros([num_counties]), scale_identity_multiplier=1e5),
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # beta
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma
lambda s, b1, b0: tfd.MultivariateNormalDiag( # y
loc=affine(
floor, b1[..., tf.newaxis], tf.gather(b0, county, axis=-1)),
scale_identity_multiplier=s)
])
@tf.function
def unpooled_log_prob(beta0, beta1, sigma):
"""Computes `joint_log_prob` pinned at `log_radon`."""
return (
unpooled_model(floor, county).log_prob([beta0, beta1, sigma, log_radon]))
@tf.function
def sample_unpooled(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
"""Samples from the unpooled model."""
# Initialize the HMC transition kernel.
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=unpooled_log_prob,
num_leapfrog_steps=10,
step_size=0.025)
initial_state = [
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_beta0'),
tf.zeros([num_chains], name='init_beta1'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma')
]
# Contrain `sigma` to the positive real axis. Other variables are
# unconstrained.
unconstraining_bijectors = [
tfb.Identity(), # alpha
tfb.Identity(), # beta
tfb.Exp() # sigma
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
UnpooledModel = collections.namedtuple('UnpooledModel',
['alpha', 'beta', 'sigma'])
samples, acceptance_probs = sample_unpooled(
num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
unpooled_samples = UnpooledModel._make(samples)
print('R-hat for beta:',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(unpooled_samples.beta).numpy())
print('R-hat for sigma:',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(unpooled_samples.sigma).numpy())
Acceptance Probabilities: [0.892 0.897 0.911 0.91 ] R-hat for beta: 1.0079623 R-hat for sigma: 1.0059084
plot_traces(var_name='beta', samples=unpooled_samples.beta, num_chains=4)
plot_traces(var_name='sigma', samples=unpooled_samples.sigma, num_chains=4)
এখানে প্রতিটি চেইনের জন্য 95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান সহ ইন্টারসেপ্টের জন্য আনপুলড কাউন্টি প্রত্যাশিত মান রয়েছে। আমরা প্রতিটি কাউন্টির অনুমানের জন্য R- হ্যাট মানও রিপোর্ট করি।
বন প্লট জন্য ইউটিলিটি ফাংশন.
def forest_plot(num_chains, num_vars, var_name, var_labels, samples):
fig, axes = plt.subplots(
1, 2, figsize=(12, 15), sharey=True, gridspec_kw={'width_ratios': [3, 1]})
for var_idx in range(num_vars):
values = samples[..., var_idx]
rhat = tfp.mcmc.diagnostic.potential_scale_reduction(values).numpy()
meds = np.median(values, axis=-2)
los = np.percentile(values, 5, axis=-2)
his = np.percentile(values, 95, axis=-2)
for i in range(num_chains):
height = 0.1 + 0.3 * var_idx + 0.05 * i
axes[0].plot([los[i], his[i]], [height, height], 'C0-', lw=2, alpha=0.5)
axes[0].plot([meds[i]], [height], 'C0o', ms=1.5)
axes[1].plot([rhat], [height], 'C0o', ms=4)
axes[0].set_yticks(np.linspace(0.2, 0.3, num_vars))
axes[0].set_ylim(0, 26)
axes[0].grid(which='both')
axes[0].invert_yaxis()
axes[0].set_yticklabels(var_labels)
axes[0].xaxis.set_label_position('top')
axes[0].set(xlabel='95% Credible Intervals for {}'.format(var_name))
axes[1].set_xticks([1, 2])
axes[1].set_xlim(0.95, 2.05)
axes[1].grid(which='both')
axes[1].set(xlabel='R-hat')
axes[1].xaxis.set_label_position('top')
plt.show()
forest_plot(
num_chains=4,
num_vars=num_counties,
var_name='alpha',
var_labels=county_name,
samples=unpooled_samples.alpha.numpy())
উচ্চ রেডন স্তর সহ কাউন্টিগুলি সনাক্ত করতে আমরা আদেশকৃত অনুমানগুলি প্লট করতে পারি:
unpooled_intercepts = reduce_samples(unpooled_samples.alpha, np.mean)
unpooled_intercepts_se = reduce_samples(unpooled_samples.alpha, np.std)
def plot_ordered_estimates():
means = pd.Series(unpooled_intercepts, index=county_name)
std_errors = pd.Series(unpooled_intercepts_se, index=county_name)
order = means.sort_values().index
plt.plot(range(num_counties), means[order], '.')
for i, m, se in zip(range(num_counties), means[order], std_errors[order]):
plt.plot([i, i], [m - se, m + se], 'C0-')
plt.xlabel('Ordered county')
plt.ylabel('Radon estimate')
plt.show()
plot_ordered_estimates()
কাউন্টির নমুনা সেটের জন্য অনুমান প্লট করার জন্য ইউটিলিটি ফাংশন।
def plot_estimates(linear_estimates, labels, sample_counties):
fig, axes = plt.subplots(2, 4, figsize=(12, 6), sharey=True, sharex=True)
axes = axes.ravel()
intercepts_indexed = []
slopes_indexed = []
for intercepts, slopes in linear_estimates:
intercepts_indexed.append(pd.Series(intercepts, index=county_name))
slopes_indexed.append(pd.Series(slopes, index=county_name))
markers = ['-', 'r--', 'k:']
sample_county_codes = [county_name.index(c) for c in sample_counties]
for i, c in enumerate(sample_county_codes):
y = radon.log_radon[radon.county == c]
x = radon.floor[radon.county == c]
axes[i].scatter(
x + np.random.randn(len(x)) * 0.01, y, alpha=0.4, label='Log Radon')
# Plot both models and data
xvals = np.linspace(-0.2, 1.2)
for k in range(len(intercepts_indexed)):
axes[i].plot(
xvals,
intercepts_indexed[k][c] + slopes_indexed[k][c] * xvals,
markers[k],
label=labels[k])
axes[i].set_xticks([0, 1])
axes[i].set_xticklabels(['Basement', 'First Floor'])
axes[i].set_ylim(-1, 3)
axes[i].set_title(sample_counties[i])
if not i % 2:
axes[i].set_ylabel('Log Radon level')
axes[3].legend(bbox_to_anchor=(1.05, 0.9), borderaxespad=0.)
plt.show()
নমুনা আকারের একটি পরিসরের প্রতিনিধিত্বকারী কাউন্টির উপসেটের জন্য এখানে পুল করা এবং আনপুল করা অনুমানের মধ্যে চাক্ষুষ তুলনা রয়েছে।
unpooled_estimates = LinearEstimates(
sample_mean(unpooled_samples.alpha),
sample_mean(unpooled_samples.beta)
)
sample_counties = ('Lac Qui Parle', 'Aitkin', 'Koochiching', 'Douglas', 'Clay',
'Stearns', 'Ramsey', 'St Louis')
plot_estimates(
linear_estimates=[unpooled_estimates, pooled_estimate],
labels=['Unpooled Estimates', 'Pooled Estimates'],
sample_counties=sample_counties)
এই মডেলগুলির কোনটিই সন্তোষজনক নয়:
- যদি আমরা উচ্চ-রেডন কাউন্টিগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করি, পুলিং করা কার্যকর নয়।
- আমরা কিছু পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করে মডেল দ্বারা উত্পাদিত চরম unpooled অনুমান বিশ্বাস করি না.
5 মাল্টিলেভেল এবং হায়ারার্কিক্যাল মডেল
যখন আমরা আমাদের ডেটা পুল করি, তখন আমরা সেই তথ্য হারিয়ে ফেলি যে বিভিন্ন ডেটা পয়েন্ট বিভিন্ন কাউন্টি থেকে এসেছে। এর অর্থ এই যে প্রতিটি radon পর্যায়ের পর্যবেক্ষণ একই সম্ভাব্যতা বিতরণের থেকে নমুনা করা হয়। এই ধরনের মডেল একটি গোষ্ঠীর মধ্যে অন্তর্নিহিত নমুনা ইউনিটের কোনো পরিবর্তন শিখতে ব্যর্থ হয় (যেমন একটি কাউন্টি)। এটি শুধুমাত্র স্যাম্পলিং ভ্যারিয়েন্সের জন্য দায়ী।
mpl.rc("font", size=18)
pgm = daft.PGM([13.6, 2.2], origin=[1.15, 1.0], node_ec="none")
pgm.add_node(daft.Node("parameter", r"parameter", 2.0, 3))
pgm.add_node(daft.Node("observations", r"observations", 2.0, 2))
pgm.add_node(daft.Node("theta", r"$\theta$", 5.5, 3))
pgm.add_node(daft.Node("y_0", r"$y_0$", 4, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_1", r"$y_1$", 5, 2))
pgm.add_node(daft.Node("dots", r"$\cdots$", 6, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_k", r"$y_k$", 7, 2))
pgm.add_edge("theta", "y_0")
pgm.add_edge("theta", "y_1")
pgm.add_edge("theta", "y_k")
pgm.render()
plt.show()
আমরা যখন আনপুল করা ডেটা বিশ্লেষণ করি, তখন আমরা বোঝাই যে সেগুলি পৃথক মডেল থেকে স্বাধীনভাবে নমুনা করা হয়েছে। পুল করা কেস থেকে বিপরীত চরমে, এই পদ্ধতিটি দাবি করে যে নমুনা ইউনিটগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি তাদের একত্রিত করার জন্য খুব বড়:
mpl.rc("font", size=18)
pgm = daft.PGM([13.6, 2.2], origin=[1.15, 1.0], node_ec="none")
pgm.add_node(daft.Node("parameter", r"parameter", 2.0, 3))
pgm.add_node(daft.Node("observations", r"observations", 2.0, 2))
pgm.add_node(daft.Node("theta_0", r"$\theta_0$", 4, 3))
pgm.add_node(daft.Node("theta_1", r"$\theta_1$", 5, 3))
pgm.add_node(daft.Node("theta_dots", r"$\cdots$", 6, 3))
pgm.add_node(daft.Node("theta_k", r"$\theta_k$", 7, 3))
pgm.add_node(daft.Node("y_0", r"$y_0$", 4, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_1", r"$y_1$", 5, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_dots", r"$\cdots$", 6, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_k", r"$y_k$", 7, 2))
pgm.add_edge("theta_0", "y_0")
pgm.add_edge("theta_1", "y_1")
pgm.add_edge("theta_k", "y_k")
pgm.render()
plt.show()
একটি অনুক্রমিক মডেলে, পরামিতিগুলিকে পরামিতিগুলির জনসংখ্যা বন্টন থেকে একটি নমুনা হিসাবে দেখা হয়। এইভাবে, আমরা তাদের সম্পূর্ণ আলাদা বা ঠিক একই হিসাবে দেখি না। এই আংশিক পুলিং হিসাবে পরিচিত হয়।
mpl.rc("font", size=18)
pgm = daft.PGM([13.6, 3.4], origin=[1.15, 1.0], node_ec="none")
pgm.add_node(daft.Node("model", r"model", 2.0, 4))
pgm.add_node(daft.Node("parameter", r"parameter", 2.0, 3))
pgm.add_node(daft.Node("observations", r"observations", 2.0, 2))
pgm.add_node(daft.Node("mu_sigma", r"$\mu,\sigma^2$", 5.5, 4))
pgm.add_node(daft.Node("theta_0", r"$\theta_0$", 4, 3))
pgm.add_node(daft.Node("theta_1", r"$\theta_1$", 5, 3))
pgm.add_node(daft.Node("theta_dots", r"$\cdots$", 6, 3))
pgm.add_node(daft.Node("theta_k", r"$\theta_k$", 7, 3))
pgm.add_node(daft.Node("y_0", r"$y_0$", 4, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_1", r"$y_1$", 5, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_dots", r"$\cdots$", 6, 2))
pgm.add_node(daft.Node("y_k", r"$y_k$", 7, 2))
pgm.add_edge("mu_sigma", "theta_0")
pgm.add_edge("mu_sigma", "theta_1")
pgm.add_edge("mu_sigma", "theta_k")
pgm.add_edge("theta_0", "y_0")
pgm.add_edge("theta_1", "y_1")
pgm.add_edge("theta_k", "y_k")
pgm.render()
plt.show()
5.1 আংশিক পুলিং
পরিবারের রেডন ডেটাসেটের জন্য সবচেয়ে সহজ আংশিক পুলিং মডেল হল এমন একটি যা গ্রুপ বা ব্যক্তিগত স্তরে কোনো ভবিষ্যদ্বাণী ছাড়াই রেডন মাত্রা অনুমান করে। একটি পৃথক-স্তরের ভবিষ্যদ্বাণীকারীর একটি উদাহরণ হল ডেটা পয়েন্টটি বেসমেন্ট বা প্রথম তলা থেকে কিনা। একটি গ্রুপ-স্তরের ভবিষ্যদ্বাণী কাউন্টি-ব্যাপী গড় ইউরেনিয়াম স্তর হতে পারে।
একটি আংশিক পুলিং মডেল পুল করা এবং আনপুল করা চরমগুলির মধ্যে একটি সমঝোতার প্রতিনিধিত্ব করে, প্রায় একটি ওজনযুক্ত গড় (নমুনা আকারের উপর ভিত্তি করে) আনপুলড কাউন্টি অনুমান এবং পুল করা অনুমান।
যাক \(\hat{\alpha}_j\) কাউন্টি আনুমানিক লগ-রাডন স্তর হতে \(j\)। এটা শুধু একটি বাধা; আমরা আপাতত ঢাল উপেক্ষা করি। \(n_j\) কাউন্টি থেকে পর্যবেক্ষণ সংখ্যা \(j\)। \(\sigma_{\alpha}\) এবং \(\sigma_y\) পরামিতি মধ্যে ভ্যারিয়েন্স এবং ভ্যারিয়েন্স যথাক্রমে স্যাম্পলিং হয়। তারপরে একটি আংশিক পুলিং মডেল পোজিট করতে পারে:
\[\hat{\alpha}_j \approx \frac{(n_j/\sigma_y^2)\bar{y}_j + (1/\sigma_{\alpha}^2)\bar{y} }{(n_j/\sigma_y^2) + (1/\sigma_{\alpha}^2)}\]
আংশিক পুলিং ব্যবহার করার সময় আমরা নিম্নলিখিত আশা করি:
- ছোট নমুনা আকার সহ কাউন্টিগুলির জন্য অনুমান রাজ্যব্যাপী গড়ের দিকে সঙ্কুচিত হবে।
- বৃহত্তর নমুনা আকারের কাউন্টিগুলির জন্য অনুমানগুলি আনপুল করা কাউন্টির অনুমানের কাছাকাছি হবে৷
mpl.rc("font", size=12)
pgm = daft.PGM([7, 4.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"mu_a_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
1,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_a_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
3,
4,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
4,
3,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("mu_a", r"$\mu_a$", 1, 3))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_a", r"$\sigma_a$", 3, 3))
pgm.add_node(daft.Node("a", r"$a \sim \mathcal{N}$", 2, 2, scale=1.25))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_y", r"$\sigma_y$", 4, 2))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 3.25, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("mu_a_prior", "mu_a")
pgm.add_edge("sigma_a_prior", "sigma_a")
pgm.add_edge("mu_a", "a")
pgm.add_edge("sigma_a", "a")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma_y")
pgm.add_edge("sigma_y", "y_i")
pgm.add_edge("a", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([1.4, 1.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([2.65, 0.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
def partial_pooling_model(county):
"""Creates a joint distribution for the partial pooling model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # mu_a
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_a
lambda sigma_a, mu_a: tfd.MultivariateNormalDiag( # a
loc=mu_a[..., tf.newaxis] * tf.ones([num_counties])[tf.newaxis, ...],
scale_identity_multiplier=sigma_a),
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_y
lambda sigma_y, a: tfd.MultivariateNormalDiag( # y
loc=tf.gather(a, county, axis=-1),
scale_identity_multiplier=sigma_y)
])
@tf.function
def partial_pooling_log_prob(mu_a, sigma_a, a, sigma_y):
"""Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
return partial_pooling_model(county).log_prob(
[mu_a, sigma_a, a, sigma_y, log_radon])
@tf.function
def sample_partial_pooling(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
"""Samples from the partial pooling model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=partial_pooling_log_prob,
num_leapfrog_steps=10,
step_size=0.01)
initial_state = [
tf.zeros([num_chains], name='init_mu_a'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_a'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
]
unconstraining_bijectors = [
tfb.Identity(), # mu_a
tfb.Exp(), # sigma_a
tfb.Identity(), # a
tfb.Exp() # sigma_y
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
PartialPoolingModel = collections.namedtuple(
'PartialPoolingModel', ['mu_a', 'sigma_a', 'a', 'sigma_y'])
samples, acceptance_probs = sample_partial_pooling(
num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
partial_pooling_samples = PartialPoolingModel._make(samples)
Acceptance Probabilities: [0.989 0.977 0.988 0.985]
for var in ['mu_a', 'sigma_a', 'sigma_y']:
print(
'R-hat for ', var, '\t:',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(getattr(partial_pooling_samples,
var)).numpy())
R-hat for mu_a : 1.0216417 R-hat for sigma_a : 1.0224565 R-hat for sigma_y : 1.0016255
partial_pooling_intercepts = reduce_samples(
partial_pooling_samples.a.numpy(), np.mean)
partial_pooling_intercepts_se = reduce_samples(
partial_pooling_samples.a.numpy(), np.std)
def plot_unpooled_vs_partial_pooling_estimates():
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6), sharex=True, sharey=True)
# Order counties by number of observations (and add some jitter).
num_obs_per_county = (
radon.groupby('county')['idnum'].count().values.astype(np.float32))
num_obs_per_county += np.random.normal(scale=0.5, size=num_counties)
intercepts_list = [unpooled_intercepts, partial_pooling_intercepts]
intercepts_se_list = [unpooled_intercepts_se, partial_pooling_intercepts_se]
for ax, means, std_errors in zip(axes, intercepts_list, intercepts_se_list):
ax.plot(num_obs_per_county, means, 'C0.')
for n, m, se in zip(num_obs_per_county, means, std_errors):
ax.plot([n, n], [m - se, m + se], 'C1-', alpha=.5)
for ax in axes:
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlabel('No. of Observations Per County')
ax.set_xlim(1, 100)
ax.set_ylabel('Log Radon Estimate (with Standard Error)')
ax.set_ylim(0, 3)
ax.hlines(partial_pooling_intercepts.mean(), .9, 125, 'k', '--', alpha=.5)
axes[0].set_title('Unpooled Estimates')
axes[1].set_title('Partially Pooled Estimates')
plot_unpooled_vs_partial_pooling_estimates()
আনপুল করা এবং আংশিকভাবে পুল করা অনুমানের মধ্যে পার্থক্য লক্ষ্য করুন, বিশেষ করে ছোট নমুনা আকারে। প্রাক্তন উভয় আরো চরম এবং আরো অশুদ্ধ.
5.2 ভিন্ন ভিন্ন বাধা
আমরা এখন একটি আরও জটিল মডেল বিবেচনা করি যা একটি এলোমেলো প্রভাব অনুসারে, কাউন্টি জুড়ে বাধাগুলি পরিবর্তিত হতে দেয়।
\(y_i = \alpha_{j[i]} + \beta x_{i} + \epsilon_i\) যেখানে\(\epsilon_i \sim N(0, \sigma_y^2)\) এবং পথিমধ্যে র্যান্ডম প্রভাব:
\[\alpha_{j[i]} \sim N(\mu_{\alpha}, \sigma_{\alpha}^2)\]
ঢাল \(\beta\), যা পর্যবেক্ষণ পরিমাপ (বুনিয়াদ বা প্রথম তলা) অবস্থান অনুযায়ী পরিবর্তিত হতে দেয়, এখনও একটি নির্দিষ্ট প্রভাব বিভিন্ন কাউন্টিকে মধ্যে ভাগ করা আছে।
Unpooling মডেল হিসাবে, আমরা একে কাউন্টি জন্য পৃথক পথিমধ্যে সেট, বরং প্রতিটি কাউন্টি, কাউন্টিকে মধ্যে বহুস্তরীয় মডেলিং শেয়ার শক্তির জন্য আলাদা লিস্ট স্কোয়ার রিগ্রেশন মডেল ঝুলানো, সামান্য তথ্য দিয়ে কাউন্টিগুলিতে অধিক যুক্তিসঙ্গত অনুমান জন্য অনুমতি চেয়ে।
mpl.rc("font", size=12)
pgm = daft.PGM([7, 4.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"mu_a_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
1,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_a_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
3,
4,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"b_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
4,
3.5,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("b", r"$b$", 4, 2.5))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
6,
3.5,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("mu_a", r"$\mu_a$", 1, 3))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_a", r"$\sigma_a$", 3, 3))
pgm.add_node(daft.Node("a", r"$a \sim \mathcal{N}$", 2, 2, scale=1.25))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_y", r"$\sigma_y$", 6, 2.5))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 4, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("mu_a_prior", "mu_a")
pgm.add_edge("sigma_a_prior", "sigma_a")
pgm.add_edge("mu_a", "a")
pgm.add_edge("b_prior", "b")
pgm.add_edge("sigma_a", "a")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma_y")
pgm.add_edge("sigma_y", "y_i")
pgm.add_edge("a", "y_i")
pgm.add_edge("b", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([1.4, 1.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([3.4, 0.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
def varying_intercept_model(floor, county):
"""Creates a joint distribution for the varying intercept model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # mu_a
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_a
lambda sigma_a, mu_a: tfd.MultivariateNormalDiag( # a
loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_a[..., tf.newaxis]),
scale_identity_multiplier=sigma_a),
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # b
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_y
lambda sigma_y, b, a: tfd.MultivariateNormalDiag( # y
loc=affine(floor, b[..., tf.newaxis], tf.gather(a, county, axis=-1)),
scale_identity_multiplier=sigma_y)
])
def varying_intercept_log_prob(mu_a, sigma_a, a, b, sigma_y):
"""Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
return varying_intercept_model(floor, county).log_prob(
[mu_a, sigma_a, a, b, sigma_y, log_radon])
@tf.function
def sample_varying_intercepts(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
"""Samples from the varying intercepts model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=varying_intercept_log_prob,
num_leapfrog_steps=10,
step_size=0.01)
initial_state = [
tf.zeros([num_chains], name='init_mu_a'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_a'),
tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
]
unconstraining_bijectors = [
tfb.Identity(), # mu_a
tfb.Exp(), # sigma_a
tfb.Identity(), # a
tfb.Identity(), # b
tfb.Exp() # sigma_y
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
VaryingInterceptsModel = collections.namedtuple(
'VaryingInterceptsModel', ['mu_a', 'sigma_a', 'a', 'b', 'sigma_y'])
samples, acceptance_probs = sample_varying_intercepts(
num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
varying_intercepts_samples = VaryingInterceptsModel._make(samples)
Acceptance Probabilities: [0.978 0.987 0.982 0.984]
for var in ['mu_a', 'sigma_a', 'b', 'sigma_y']:
print(
'R-hat for ', var, ': ',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
getattr(varying_intercepts_samples, var)).numpy())
R-hat for mu_a : 1.1099764 R-hat for sigma_a : 1.1058794 R-hat for b : 1.0448593 R-hat for sigma_y : 1.0019052
varying_intercepts_estimates = LinearEstimates(
sample_mean(varying_intercepts_samples.a),
sample_mean(varying_intercepts_samples.b))
sample_counties = ('Lac Qui Parle', 'Aitkin', 'Koochiching', 'Douglas', 'Clay',
'Stearns', 'Ramsey', 'St Louis')
plot_estimates(
linear_estimates=[
unpooled_estimates, pooled_estimate, varying_intercepts_estimates
],
labels=['Unpooled', 'Pooled', 'Varying Intercepts'],
sample_counties=sample_counties)
def plot_posterior(var_name, var_samples):
if isinstance(var_samples, tf.Tensor):
var_samples = var_samples.numpy() # convert to numpy array
fig = plt.figure(figsize=(10, 3))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(var_samples.flatten(), bins=40, edgecolor='white')
sample_mean = var_samples.mean()
ax.text(
sample_mean,
100,
'mean={:.3f}'.format(sample_mean),
color='white',
fontsize=12)
ax.set_xlabel('posterior of ' + var_name)
plt.show()
plot_posterior('b', varying_intercepts_samples.b)
plot_posterior('sigma_a', varying_intercepts_samples.sigma_a)
মেঝে সহগ জন্য অনুমান প্রায় -0,69, যা প্রায় অর্ধেক (থাকার বেসমেন্ট ছাড়া ঘর হিসেবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে\(\exp(-0.69) = 0.50\),) বেসমেন্ট সঙ্গীদের রাডন মাত্রা কাউন্টি হিসাববিদ্যা পর।
for var in ['b']:
var_samples = getattr(varying_intercepts_samples, var)
mean = var_samples.numpy().mean()
std = var_samples.numpy().std()
r_hat = tfp.mcmc.potential_scale_reduction(var_samples).numpy()
n_eff = tfp.mcmc.effective_sample_size(var_samples).numpy().sum()
print('var: ', var, ' mean: ', mean, ' std: ', std, ' n_eff: ', n_eff,
' r_hat: ', r_hat)
var: b mean: -0.6972574 std: 0.06966117 n_eff: 397.94327 r_hat: 1.0448593
def plot_intercepts_and_slopes(linear_estimates, title):
xvals = np.arange(2)
intercepts = np.ones([num_counties]) * linear_estimates.intercept
slopes = np.ones([num_counties]) * linear_estimates.slope
fig, ax = plt.subplots()
for c in range(num_counties):
ax.plot(xvals, intercepts[c] + slopes[c] * xvals, 'bo-', alpha=0.4)
plt.xlim(-0.2, 1.2)
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_xticklabels(['Basement', 'First Floor'])
ax.set_ylabel('Log Radon level')
plt.title(title)
plt.show()
plot_intercepts_and_slopes(varying_intercepts_estimates,
'Log Radon Estimates (Varying Intercepts)')
5.3 বিভিন্ন ঢাল
বিকল্পভাবে, আমরা এমন একটি মডেল স্থাপন করতে পারি যা কাউন্টিগুলিকে পরিমাপের অবস্থান (বেসমেন্ট বা প্রথম তল) রেডন রিডিংকে কীভাবে প্রভাবিত করে সে অনুযায়ী পরিবর্তিত হতে দেয়। এই ক্ষেত্রে পথিমধ্যে \(\alpha\) কাউন্টিকে মধ্যে ভাগ করা আছে।
\[y_i = \alpha + \beta_{j[i]} x_{i} + \epsilon_i\]
mpl.rc("font", size=12)
pgm = daft.PGM([10, 4.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"mu_b_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
3.2,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"a_prior", r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$", 2, 3, fixed=True, offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("a", r"$a$", 2, 2))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
4,
3.5,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_y", r"$\sigma_y$", 4, 2.5))
pgm.add_node(
daft.Node(
"mu_b_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
5,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_b_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
7,
4,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("mu_b", r"$\mu_b$", 5, 3))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_b", r"$\sigma_b$", 7, 3))
pgm.add_node(daft.Node("b", r"$b \sim \mathcal{N}$", 6, 2, scale=1.25))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 4, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("a_prior", "a")
pgm.add_edge("mu_b_prior", "mu_b")
pgm.add_edge("sigma_b_prior", "sigma_b")
pgm.add_edge("mu_b", "b")
pgm.add_edge("sigma_b", "b")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma_y")
pgm.add_edge("sigma_y", "y_i")
pgm.add_edge("a", "y_i")
pgm.add_edge("b", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([5.4, 1.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([3.4, 0.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
def varying_slopes_model(floor, county):
"""Creates a joint distribution for the varying slopes model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # mu_b
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_b
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # a
lambda _, sigma_b, mu_b: tfd.MultivariateNormalDiag( # b
loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_b[..., tf.newaxis]),
scale_identity_multiplier=sigma_b),
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_y
lambda sigma_y, b, a: tfd.MultivariateNormalDiag( # y
loc=affine(floor, tf.gather(b, county, axis=-1), a[..., tf.newaxis]),
scale_identity_multiplier=sigma_y)
])
def varying_slopes_log_prob(mu_b, sigma_b, a, b, sigma_y):
return varying_slopes_model(floor, county).log_prob(
[mu_b, sigma_b, a, b, sigma_y, log_radon])
@tf.function
def sample_varying_slopes(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
"""Samples from the varying slopes model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=varying_slopes_log_prob,
num_leapfrog_steps=25,
step_size=0.01)
initial_state = [
tf.zeros([num_chains], name='init_mu_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_b'),
tf.zeros([num_chains], name='init_a'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
]
unconstraining_bijectors = [
tfb.Identity(), # mu_b
tfb.Exp(), # sigma_b
tfb.Identity(), # a
tfb.Identity(), # b
tfb.Exp() # sigma_y
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
VaryingSlopesModel = collections.namedtuple(
'VaryingSlopesModel', ['mu_b', 'sigma_b', 'a', 'b', 'sigma_y'])
samples, acceptance_probs = sample_varying_slopes(
num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=1000)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
varying_slopes_samples = VaryingSlopesModel._make(samples)
Acceptance Probabilities: [0.979 0.984 0.977 0.984]
for var in ['mu_b', 'sigma_b', 'a', 'sigma_y']:
print(
'R-hat for ', var, '\t: ',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(getattr(varying_slopes_samples,
var)).numpy())
R-hat for mu_b : 1.0770341 R-hat for sigma_b : 1.0634488 R-hat for a : 1.0133665 R-hat for sigma_y : 1.0011941
varying_slopes_estimates = LinearEstimates(
sample_mean(varying_slopes_samples.a),
sample_mean(varying_slopes_samples.b))
plot_intercepts_and_slopes(varying_slopes_estimates,
'Log Radon Estimates (Varying Slopes)')
5.4 বিভিন্ন বাধা এবং ঢাল
সর্বাধিক সাধারণ মডেলটি কাউন্টি অনুসারে বাধা এবং ঢাল উভয়ই পরিবর্তিত হতে দেয়:
\[y_i = \alpha_{j[i]} + \beta_{j[i]} x_{i} + \epsilon_i\]
mpl.rc("font", size=12)
pgm = daft.PGM([10, 4.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"mu_a_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
1,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_a_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
3,
4,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("mu_a", r"$\mu_a$", 1, 3))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_a", r"$\sigma_a$", 3, 3))
pgm.add_node(daft.Node("a", r"$a \sim \mathcal{N}$", 2, 2, scale=1.25))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
4,
3.5,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_y", r"$\sigma_y$", 4, 2.5))
pgm.add_node(
daft.Node(
"mu_b_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
5,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_b_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
7,
4,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("mu_b", r"$\mu_b$", 5, 3))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_b", r"$\sigma_b$", 7, 3))
pgm.add_node(daft.Node("b", r"$b \sim \mathcal{N}$", 6, 2, scale=1.25))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 4, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("mu_a_prior", "mu_a")
pgm.add_edge("sigma_a_prior", "sigma_a")
pgm.add_edge("mu_a", "a")
pgm.add_edge("sigma_a", "a")
pgm.add_edge("mu_b_prior", "mu_b")
pgm.add_edge("sigma_b_prior", "sigma_b")
pgm.add_edge("mu_b", "b")
pgm.add_edge("sigma_b", "b")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma_y")
pgm.add_edge("sigma_y", "y_i")
pgm.add_edge("a", "y_i")
pgm.add_edge("b", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([1.4, 1.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([5.4, 1.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([3.4, 0.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
def varying_intercepts_and_slopes_model(floor, county):
"""Creates a joint distribution for the varying slope model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # mu_a
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_a
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # mu_b
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_b
lambda sigma_b, mu_b, sigma_a, mu_a: tfd.MultivariateNormalDiag( # a
loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_a[..., tf.newaxis]),
scale_identity_multiplier=sigma_a),
lambda _, sigma_b, mu_b: tfd.MultivariateNormalDiag( # b
loc=affine(tf.ones([num_counties]), mu_b[..., tf.newaxis]),
scale_identity_multiplier=sigma_b),
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_y
lambda sigma_y, b, a: tfd.MultivariateNormalDiag( # y
loc=affine(floor, tf.gather(b, county, axis=-1),
tf.gather(a, county, axis=-1)),
scale_identity_multiplier=sigma_y)
])
@tf.function
def varying_intercepts_and_slopes_log_prob(mu_a, sigma_a, mu_b, sigma_b, a, b,
sigma_y):
"""Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
return varying_intercepts_and_slopes_model(floor, county).log_prob(
[mu_a, sigma_a, mu_b, sigma_b, a, b, sigma_y, log_radon])
@tf.function
def sample_varying_intercepts_and_slopes(num_chains, num_results,
num_burnin_steps):
"""Samples from the varying intercepts and slopes model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=varying_intercepts_and_slopes_log_prob,
num_leapfrog_steps=50,
step_size=0.01)
initial_state = [
tf.zeros([num_chains], name='init_mu_a'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
tf.zeros([num_chains], name='init_mu_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_b'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_a'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='init_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
]
unconstraining_bijectors = [
tfb.Identity(), # mu_a
tfb.Exp(), # sigma_a
tfb.Identity(), # mu_b
tfb.Exp(), # sigma_b
tfb.Identity(), # a
tfb.Identity(), # b
tfb.Exp() # sigma_y
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
VaryingInterceptsAndSlopesModel = collections.namedtuple(
'VaryingInterceptsAndSlopesModel',
['mu_a', 'sigma_a', 'mu_b', 'sigma_b', 'a', 'b', 'sigma_y'])
samples, acceptance_probs = sample_varying_intercepts_and_slopes(
num_chains=4, num_results=1000, num_burnin_steps=500)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
varying_intercepts_and_slopes_samples = VaryingInterceptsAndSlopesModel._make(
samples)
Acceptance Probabilities: [0.988 0.985 0.992 0.938]
for var in ['mu_a', 'sigma_a', 'mu_b', 'sigma_b']:
print(
'R-hat for ', var, '\t: ',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
getattr(varying_intercepts_and_slopes_samples, var)).numpy())
R-hat for mu_a : 1.010764 R-hat for sigma_a : 1.0078123 R-hat for mu_b : 1.0279609 R-hat for sigma_b : 1.3165458
varying_intercepts_and_slopes_estimates = LinearEstimates(
sample_mean(varying_intercepts_and_slopes_samples.a),
sample_mean(varying_intercepts_and_slopes_samples.b))
plot_intercepts_and_slopes(
varying_intercepts_and_slopes_estimates,
'Log Radon Estimates (Varying Intercepts and Slopes)')
forest_plot(
num_chains=4,
num_vars=num_counties,
var_name='a',
var_labels=county_name,
samples=varying_intercepts_and_slopes_samples.a.numpy())
forest_plot(
num_chains=4,
num_vars=num_counties,
var_name='b',
var_labels=county_name,
samples=varying_intercepts_and_slopes_samples.b.numpy())
6 গ্রুপ-স্তরের ভবিষ্যদ্বাণীকারী যোগ করা
মাল্টিলেভেল মডেলের একটি প্রাথমিক শক্তি হল একই সাথে একাধিক স্তরে ভবিষ্যদ্বাণী পরিচালনা করার ক্ষমতা। যদি আমরা উপরের বিভিন্ন-ইন্টারসেপ্ট মডেল বিবেচনা করি:
\(y_i = \alpha_{j[i]} + \beta x_{i} + \epsilon_i\) আমরা, একটি সহজ র্যান্ডম প্রভাব পরিবর্তে প্রত্যাশিত রাডন মান তারতম্য বর্ণনা করতে পারে, কাউন্টি পর্যায়ের covariate সাথে অন্য রিগ্রেশন মডেল উল্লেখ করুন। এখানে, আমরা কাউন্টি ইউরেনিয়াম পড়া ব্যবহার \(u_j\), যা রাডন মাত্রা সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত হতে বলে মনে করা হয়:
\(\alpha_j = \gamma_0 + \gamma_1 u_j + \zeta_j\)\(\zeta_j \sim N(0, \sigma_{\alpha}^2)\) সুতরাং, আমরা এখন একটা ঘর-স্তরের predictor (মেঝে বা বুনিয়াদ) পাশাপাশি একটি কাউন্টি পর্যায়ের predictor (ইউরেনিয়াম) একত্রিত করা হয়।
নোট করুন যে মডেলটিতে প্রতিটি কাউন্টির জন্য উভয় সূচক ভেরিয়েবল রয়েছে, পাশাপাশি একটি কাউন্টি-স্তরের কোভেরিয়েট। শাস্ত্রীয় রিগ্রেশনে, এর ফলে সমসাময়িকতা হবে। একটি মাল্টিলেভেল মডেলে, গ্রুপ-লেভেল লিনিয়ার মডেলের প্রত্যাশিত মানের দিকে ইন্টারসেপ্টের আংশিক পুলিং এটিকে এড়িয়ে যায়।
গ্রুপ পর্যায়ের ভবিষ্যতবক্তা এছাড়াও গ্রুপ পর্যায়ের প্রকরণ কমাতে পরিবেশন করা\(\sigma_{\alpha}\)। এর একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব হল গ্রুপ-স্তরের অনুমান শক্তিশালী পুলিং প্ররোচিত করে।
6.1 হায়ারার্কিক্যাল ইন্টারসেপ্ট মডেল
mpl.rc("font", size=12)
pgm = daft.PGM([10, 4.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"gamma_0_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
0.5,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(
daft.Node(
"gamma_1_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
1.5,
4,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("gamma_0", r"$\gamma_0$", 0.5, 3))
pgm.add_node(daft.Node("gamma_1", r"$\gamma_1$", 1.5, 3))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_a_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
3,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_a", r"$\sigma_a$", 3, 3.5))
pgm.add_node(daft.Node("eps_a", r"$eps_a$", 3, 2.5, scale=1.25))
pgm.add_node(daft.Node("a", r"$a \sim \mathcal{Det}$", 1.5, 1.2, scale=1.5))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{U}(0, 100)$",
4,
3.5,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_y", r"$\sigma_y$", 4, 2.5))
pgm.add_node(daft.Node("b_prior", r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$", 5, 3, fixed=True))
pgm.add_node(daft.Node("b", r"$b$", 5, 2))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 4, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("gamma_0_prior", "gamma_0")
pgm.add_edge("gamma_1_prior", "gamma_1")
pgm.add_edge("sigma_a_prior", "sigma_a")
pgm.add_edge("sigma_a", "eps_a")
pgm.add_edge("gamma_0", "a")
pgm.add_edge("gamma_1", "a")
pgm.add_edge("eps_a", "a")
pgm.add_edge("b_prior", "b")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma_y")
pgm.add_edge("sigma_y", "y_i")
pgm.add_edge("a", "y_i")
pgm.add_edge("b", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([2.4, 1.7, 1.2, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([0.9, 0.4, 1.2, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([3.4, 0.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
def hierarchical_intercepts_model(floor, county, log_uranium):
"""Creates a joint distribution for the varying slope model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_a
lambda sigma_a: tfd.MultivariateNormalDiag( # eps_a
loc=tf.zeros([num_counties]),
scale_identity_multiplier=sigma_a),
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_0
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_1
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # b
tfd.Uniform(low=0., high=100), # sigma_y
lambda sigma_y, b, gamma_1, gamma_0, eps_a: tfd.
MultivariateNormalDiag( # y
loc=affine(
floor, b[..., tf.newaxis],
affine(log_uranium, gamma_1[..., tf.newaxis],
gamma_0[..., tf.newaxis]) + tf.gather(eps_a, county, axis=-1)),
scale_identity_multiplier=sigma_y)
])
def hierarchical_intercepts_log_prob(sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, b,
sigma_y):
"""Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
return hierarchical_intercepts_model(floor, county, log_uranium).log_prob(
[sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, b, sigma_y, log_radon])
@tf.function
def sample_hierarchical_intercepts(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
"""Samples from the hierarchical intercepts model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=hierarchical_intercepts_log_prob,
num_leapfrog_steps=10,
step_size=0.01)
initial_state = [
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='eps_a'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_0'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_1'),
tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
]
unconstraining_bijectors = [
tfb.Exp(), # sigma_a
tfb.Identity(), # eps_a
tfb.Identity(), # gamma_0
tfb.Identity(), # gamma_0
tfb.Identity(), # b
# Maps reals to [0, 100].
tfb.Chain([tfb.Shift(shift=50.),
tfb.Scale(scale=50.),
tfb.Tanh()]) # sigma_y
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
HierarchicalInterceptsModel = collections.namedtuple(
'HierarchicalInterceptsModel',
['sigma_a', 'eps_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'b', 'sigma_y'])
samples, acceptance_probs = sample_hierarchical_intercepts(
num_chains=4, num_results=2000, num_burnin_steps=500)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
hierarchical_intercepts_samples = HierarchicalInterceptsModel._make(samples)
Acceptance Probabilities: [0.9615 0.941 0.955 0.95 ]
for var in ['sigma_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'b', 'sigma_y']:
print(
'R-hat for', var, ':',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
getattr(hierarchical_intercepts_samples, var)).numpy())
R-hat for sigma_a : 1.0469627 R-hat for gamma_0 : 1.0016835 R-hat for gamma_1 : 1.0097923 R-hat for b : 1.0014259 R-hat for sigma_y : 1.0025403
def plot_hierarchical_intercepts():
mean_and_var = lambda x : [reduce_samples(x, fn) for fn in [np.mean, np.var]]
gamma_0_mean, gamma_0_var = mean_and_var(
hierarchical_intercepts_samples.gamma_0)
gamma_1_mean, gamma_1_var = mean_and_var(
hierarchical_intercepts_samples.gamma_1)
eps_a_means, eps_a_vars = mean_and_var(hierarchical_intercepts_samples.eps_a)
mu_a_means = gamma_0_mean + gamma_1_mean * log_uranium
mu_a_vars = gamma_0_var + np.square(log_uranium) * gamma_1_var
a_means = mu_a_means + eps_a_means[county]
a_stds = np.sqrt(mu_a_vars + eps_a_vars[county])
plt.figure()
plt.scatter(log_uranium, a_means, marker='.', c='C0')
xvals = np.linspace(-1, 0.8)
plt.plot(xvals,gamma_0_mean + gamma_1_mean * xvals, 'k--')
plt.xlim(-1, 0.8)
for ui, m, se in zip(log_uranium, a_means, a_stds):
plt.plot([ui, ui], [m - se, m + se], 'C1-', alpha=0.1)
plt.xlabel('County-level uranium')
plt.ylabel('Intercept estimate')
plot_hierarchical_intercepts()
কাউন্টি-লেভেল কোভেরিয়েট ছাড়া আংশিক-পুলিং মডেলের তুলনায় ইন্টারসেপ্টে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি সংকীর্ণ।
6.2 স্তরের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক
কিছু কিছু ক্ষেত্রে, একাধিক স্তরে ভবিষ্যদ্বাণী করা ব্যক্তি-স্তরের ভেরিয়েবল এবং গোষ্ঠীর অবশিষ্টাংশের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক প্রকাশ করতে পারে। আমরা গ্রুপ ইন্টারসেপ্টের মডেলে একটি কোভারিয়েট হিসাবে পৃথক ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের গড় অন্তর্ভুক্ত করে এর জন্য অ্যাকাউন্ট করতে পারি।
\(\alpha_j = \gamma_0 + \gamma_1 u_j + \gamma_2 \bar{x} + \zeta_j\) এই বিস্তৃতভাবে প্রাসঙ্গিক প্রভাব হিসেবে উল্লেখ করা হয়েছে।
mpl.rc("font", size=12)
pgm = daft.PGM([10, 4.5], node_unit=1.2)
pgm.add_node(
daft.Node(
"gamma_prior",
r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$",
1.5,
4,
fixed=True,
offset=(10, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("gamma", r"$\gamma$", 1.5, 3.5))
pgm.add_node(daft.Node("mu_a", r"$\mu_a$", 1.5, 2.2))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_a_prior",
r"$\mathrm{HalfCauchy}(0, 5)$",
3,
4,
fixed=True,
offset=(0, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_a", r"$\sigma_a$", 3, 3.5))
pgm.add_node(daft.Node("eps_a", r"$eps_a$", 3, 2.5, scale=1.25))
pgm.add_node(daft.Node("a", r"$a \sim \mathcal{Det}$", 1.5, 1.2, scale=1.5))
pgm.add_node(
daft.Node(
"sigma_prior",
r"$\mathrm{U}(0, 100)$",
4,
3.5,
fixed=True,
offset=(20, 5)))
pgm.add_node(daft.Node("sigma_y", r"$\sigma_y$", 4, 2.5))
pgm.add_node(daft.Node("b_prior", r"$\mathcal{N}(0, 10^5)$", 5, 3, fixed=True))
pgm.add_node(daft.Node("b", r"$b$", 5, 2))
pgm.add_node(
daft.Node(
"y_i", r"$y_i \sim \mathcal{N}$", 4, 1, scale=1.25, observed=True))
pgm.add_edge("gamma_prior", "gamma")
pgm.add_edge("sigma_a_prior", "sigma_a")
pgm.add_edge("sigma_a", "eps_a")
pgm.add_edge("gamma", "mu_a")
pgm.add_edge("mu_a", "a")
pgm.add_edge("eps_a", "a")
pgm.add_edge("b_prior", "b")
pgm.add_edge("sigma_prior", "sigma_y")
pgm.add_edge("sigma_y", "y_i")
pgm.add_edge("a", "y_i")
pgm.add_edge("b", "y_i")
pgm.add_plate(daft.Plate([0.9, 2.9, 1.2, 1.0], "$i = 1:3$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([2.4, 1.7, 1.2, 1.4], "$i = 1:85$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([0.9, 0.4, 1.2, 2.2], "$i = 1:919$"))
pgm.add_plate(daft.Plate([3.4, 0.2, 1.2, 1.4], "$i = 1:919$"))
pgm.render()
plt.show()
# Create a new variable for mean of floor across counties
xbar = tf.convert_to_tensor(radon.groupby('county')['floor'].mean(), tf.float32)
xbar = tf.gather(xbar, county, axis=-1)
def contextual_effects_model(floor, county, log_uranium, xbar):
"""Creates a joint distribution for the varying slope model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_a
lambda sigma_a: tfd.MultivariateNormalDiag( # eps_a
loc=tf.zeros([num_counties]),
scale_identity_multiplier=sigma_a),
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_0
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_1
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_2
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # b
tfd.Uniform(low=0., high=100), # sigma_y
lambda sigma_y, b, gamma_2, gamma_1, gamma_0, eps_a: tfd.
MultivariateNormalDiag( # y
loc=affine(
floor, b[..., tf.newaxis],
affine(log_uranium, gamma_1[..., tf.newaxis], gamma_0[
..., tf.newaxis]) + affine(xbar, gamma_2[..., tf.newaxis]) +
tf.gather(eps_a, county, axis=-1)),
scale_identity_multiplier=sigma_y)
])
def contextual_effects_log_prob(sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, gamma_2, b,
sigma_y):
"""Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
return contextual_effects_model(floor, county, log_uranium, xbar).log_prob(
[sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1, gamma_2, b, sigma_y, log_radon])
@tf.function
def sample_contextual_effects(num_chains, num_results, num_burnin_steps):
"""Samples from the hierarchical intercepts model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=contextual_effects_log_prob,
num_leapfrog_steps=10,
step_size=0.01)
initial_state = [
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='eps_a'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_0'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_1'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_2'),
tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y')
]
unconstraining_bijectors = [
tfb.Exp(), # sigma_a
tfb.Identity(), # eps_a
tfb.Identity(), # gamma_0
tfb.Identity(), # gamma_1
tfb.Identity(), # gamma_2
tfb.Identity(), # b
tfb.Chain([tfb.Shift(shift=50.),
tfb.Scale(scale=50.),
tfb.Tanh()]) # sigma_y
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
ContextualEffectsModel = collections.namedtuple(
'ContextualEffectsModel',
['sigma_a', 'eps_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y'])
samples, acceptance_probs = sample_contextual_effects(
num_chains=4, num_results=2000, num_burnin_steps=500)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
contextual_effects_samples = ContextualEffectsModel._make(samples)
Acceptance Probabilities: [0.9505 0.9595 0.951 0.9535]
for var in ['sigma_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y']:
print(
'R-hat for ', var, ': ',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
getattr(contextual_effects_samples, var)).numpy())
R-hat for sigma_a : 1.0709597 R-hat for gamma_0 : 1.0067923 R-hat for gamma_1 : 1.0089629 R-hat for gamma_2 : 1.0054177 R-hat for b : 1.0018929 R-hat for sigma_y : 1.0032713
for var in ['gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2']:
var_samples = getattr(contextual_effects_samples, var)
mean = var_samples.numpy().mean()
std = var_samples.numpy().std()
r_hat = tfp.mcmc.potential_scale_reduction(var_samples).numpy()
n_eff = tfp.mcmc.effective_sample_size(var_samples).numpy().sum()
print(var, ' mean: ', mean, ' std: ', std, ' n_eff: ', n_eff, ' r_hat: ',
r_hat)
gamma_0 mean: 1.3934746 std: 0.04966602 n_eff: 816.21265 r_hat: 1.0067923 gamma_1 mean: 0.7229424 std: 0.088611916 n_eff: 1462.486 r_hat: 1.0089629 gamma_2 mean: 0.40893936 std: 0.20304097 n_eff: 457.8165 r_hat: 1.0054177
সুতরাং, আমরা এটি থেকে অনুমান করতে পারি যে বেসমেন্ট ছাড়া বাড়ির উচ্চ অনুপাতের কাউন্টিতে রেডনের বেসলাইন মাত্রা বেশি থাকে। সম্ভবত এটি মাটির ধরণের সাথে সম্পর্কিত, যা ফলস্বরূপ কোন ধরণের কাঠামো তৈরি করা হয়েছে তা প্রভাবিত করতে পারে।
6.3 ভবিষ্যদ্বাণী
Gelman (2006) আনপুল করা, পুল করা এবং আংশিকভাবে পুল করা মডেলগুলির পূর্বাভাস ত্রুটি পরীক্ষা করার জন্য ক্রস-ভ্যালিডেশন পরীক্ষা ব্যবহার করেছেন।
রুট মানে বর্গক্ষেত্র ক্রস-ভ্যালিডেশন পূর্বাভাস ত্রুটি:
- আনপুল করা = 0.86
- পুল করা = 0.84
- বহুস্তর = 0.79
মাল্টিলেভেল মডেলে দুই ধরনের ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে:
- বিদ্যমান গ্রুপের মধ্যে একজন নতুন ব্যক্তি
- একটি নতুন দলের মধ্যে একটি নতুন ব্যক্তি
উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা সেন্ট লুই কাউন্টিতে কোনো বেসমেন্ট ছাড়াই একটি নতুন বাড়ির জন্য একটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই, তাহলে আমাদের শুধু উপযুক্ত ইন্টারসেপ্ট সহ রেডন মডেল থেকে নমুনা নিতে হবে।
county_name.index('St Louis')
69
এটাই,
\[\tilde{y}_i \sim N(\alpha_{69} + \beta (x_i=1), \sigma_y^2)\]
st_louis_log_uranium = tf.convert_to_tensor(
radon.where(radon['county'] == 69)['log_uranium_ppm'].mean(), tf.float32)
st_louis_xbar = tf.convert_to_tensor(
radon.where(radon['county'] == 69)['floor'].mean(), tf.float32)
@tf.function
def intercept_a(gamma_0, gamma_1, gamma_2, eps_a, log_uranium, xbar, county):
return (affine(log_uranium, gamma_1, gamma_0) + affine(xbar, gamma_2) +
tf.gather(eps_a, county, axis=-1))
def contextual_effects_predictive_model(floor, county, log_uranium, xbar,
st_louis_log_uranium, st_louis_xbar):
"""Creates a joint distribution for the contextual effects model."""
return tfd.JointDistributionSequential([
tfd.HalfCauchy(loc=0., scale=5), # sigma_a
lambda sigma_a: tfd.MultivariateNormalDiag( # eps_a
loc=tf.zeros([num_counties]),
scale_identity_multiplier=sigma_a),
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_0
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_1
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # gamma_2
tfd.Normal(loc=0., scale=1e5), # b
tfd.Uniform(low=0., high=100), # sigma_y
# y
lambda sigma_y, b, gamma_2, gamma_1, gamma_0, eps_a: (
tfd.MultivariateNormalDiag(
loc=affine(
floor, b[..., tf.newaxis],
intercept_a(gamma_0[..., tf.newaxis],
gamma_1[..., tf.newaxis], gamma_2[..., tf.newaxis],
eps_a, log_uranium, xbar, county)),
scale_identity_multiplier=sigma_y)),
# stl_pred
lambda _, sigma_y, b, gamma_2, gamma_1, gamma_0, eps_a: tfd.Normal(
loc=intercept_a(gamma_0, gamma_1, gamma_2, eps_a,
st_louis_log_uranium, st_louis_xbar, 69) + b,
scale=sigma_y)
])
@tf.function
def contextual_effects_predictive_log_prob(sigma_a, eps_a, gamma_0, gamma_1,
gamma_2, b, sigma_y, stl_pred):
"""Computes joint log prob pinned at `log_radon`."""
return contextual_effects_predictive_model(floor, county, log_uranium, xbar,
st_louis_log_uranium,
st_louis_xbar).log_prob([
sigma_a, eps_a, gamma_0,
gamma_1, gamma_2, b, sigma_y,
log_radon, stl_pred
])
@tf.function
def sample_contextual_effects_predictive(num_chains, num_results,
num_burnin_steps):
"""Samples from the contextual effects predictive model."""
hmc = tfp.mcmc.HamiltonianMonteCarlo(
target_log_prob_fn=contextual_effects_predictive_log_prob,
num_leapfrog_steps=50,
step_size=0.01)
initial_state = [
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_a'),
tf.zeros([num_chains, num_counties], name='eps_a'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_0'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_1'),
tf.zeros([num_chains], name='init_gamma_2'),
tf.zeros([num_chains], name='init_b'),
tf.ones([num_chains], name='init_sigma_y'),
tf.zeros([num_chains], name='init_stl_pred')
]
unconstraining_bijectors = [
tfb.Exp(), # sigma_a
tfb.Identity(), # eps_a
tfb.Identity(), # gamma_0
tfb.Identity(), # gamma_1
tfb.Identity(), # gamma_2
tfb.Identity(), # b
tfb.Chain([tfb.Shift(shift=50.),
tfb.Scale(scale=50.),
tfb.Tanh()]), # sigma_y
tfb.Identity(), # stl_pred
]
kernel = tfp.mcmc.TransformedTransitionKernel(
inner_kernel=hmc, bijector=unconstraining_bijectors)
samples, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain(
num_results=num_results,
num_burnin_steps=num_burnin_steps,
current_state=initial_state,
kernel=kernel)
acceptance_probs = tf.reduce_mean(
tf.cast(kernel_results.inner_results.is_accepted, tf.float32), axis=0)
return samples, acceptance_probs
ContextualEffectsPredictiveModel = collections.namedtuple(
'ContextualEffectsPredictiveModel', [
'sigma_a', 'eps_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y',
'stl_pred'
])
samples, acceptance_probs = sample_contextual_effects_predictive(
num_chains=4, num_results=2000, num_burnin_steps=500)
print('Acceptance Probabilities: ', acceptance_probs.numpy())
contextual_effects_pred_samples = ContextualEffectsPredictiveModel._make(
samples)
Acceptance Probabilities: [0.9165 0.978 0.9755 0.9785]
for var in [
'sigma_a', 'gamma_0', 'gamma_1', 'gamma_2', 'b', 'sigma_y', 'stl_pred'
]:
print(
'R-hat for ', var, ': ',
tfp.mcmc.potential_scale_reduction(
getattr(contextual_effects_pred_samples, var)).numpy())
R-hat for sigma_a : 1.0325582 R-hat for gamma_0 : 1.0033548 R-hat for gamma_1 : 1.0011047 R-hat for gamma_2 : 1.001153 R-hat for b : 1.0020066 R-hat for sigma_y : 1.0128921 R-hat for stl_pred : 1.0058256
plot_traces('stl_pred', contextual_effects_pred_samples.stl_pred, num_chains=4)
plot_posterior('stl_pred', contextual_effects_pred_samples.stl_pred)
7 উপসংহার
মাল্টিলেভেল মডেলের সুবিধা:
- পর্যবেক্ষণমূলক তথ্যের প্রাকৃতিক স্তরবিন্যাস কাঠামোর জন্য অ্যাকাউন্টিং।
- (আন্ডার-প্রেজেন্টেড) গ্রুপের জন্য সহগ অনুমান।
- গ্রুপ-স্তরের সহগ অনুমান করার সময় পৃথক- এবং গোষ্ঠী-স্তরের তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা।
- গোষ্ঠী জুড়ে পৃথক-স্তরের সহগগুলির মধ্যে পরিবর্তনের জন্য অনুমতি দেওয়া।
তথ্যসূত্র
Gelman, A., & Hill, J. (2006)। রিগ্রেশন এবং মাল্টিলেভেল/হায়ারার্কিক্যাল মডেল ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ (1ম সংস্করণ)। ক্যামব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস.
Gelman, A. (2006)। মাল্টিলেভেল (হায়ারার্কিক্যাল) মডেলিং: এটি কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না। টেকনোমেট্রিক্স, 48(3), 432–435।