拟合空间多层次模型并诊断收敛性
项目描述
这是一个用于估计空间相关方差分量模型/变化截距模型的软件包。除了在Python中进行Gibbs抽样的通用工具包外，该包还提供了PyMC3和CODA的接口。要获取完整概述，请参阅教程。
作者: Levi John Wolf
电子邮件: levi.john.wolf@gmail.com
机构: 布里斯托尔大学 & 芝加哥大学空间数据科学中心
预印本: 在开放科学框架上
安装
此软件包在Python 3.5中表现最佳，但单元测试也通过Python 2.7。官方支持Python 3.5+。
要安装，请首先从Continuum 下载 Continuum Python 分析发行版。使用Anaconda 4.2.0，Python版本3.5，在Windows（10、8、7）、Mac OSX（10.8+）和Linux上测试了软件包的安装。
一旦安装了Anaconda，可以使用Python包管理器pip安装spvcm。
pip install spvcm
要从源安装，也可以导航到源目录并使用
pip install ./
这将从目标源目录安装软件包。
使用方法
要使用此软件包，请启动Python解释器并运行：import spvcm.api as spvcm
然后，在
spvcm.both spvcm.upper spvcm.lower
需要更详细的说明，请参考提供的 Jupyter Notebook，即 using the sampler.ipynb，它位于 spvcm/examples 目录中。
引用
Levi John Wolf. (2016). 一类空间相关方差分量模型的吉布斯抽样. 芝加哥大学空间数据科学中心技术报告。
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spvcm-0.3.0.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | ce331bd5d6bcb64a07c4393093f3978763cfc8764ad0737e1866f3905e6cceae |
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| MD5 | a2484be90598000eea5a5c499a684240 |
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| BLAKE2b-256 | b4c943fb98bc60728b76fceee175119a1ff7e5033ed9012d07570e34a2a19a8f |