我正在运行一个贝叶斯分析,我假设(基于下图)一个设定的长度作为先验。然后我的模型输出长度的后验估计值。然后我输入我的后部长度+/-1西格玛到一个时间模型,以恢复y轴误差线。在
从下面的图中,散布点是我最初选择的长度,后面的恢复长度偏移量相差很大(但是在PDF的1西格玛范围内——x轴误差条)。y轴误差条表示时间模型的最小和最大误差,这与输入的最小和最大误差有关。在
我不能接触贝叶斯模型,因为这个过程应该被视为一个黑匣子(即,我不能在本地重新运行数据)。在
有没有更好的方法来代表这个结果?也许是二维密度?有没有办法在标准matplotlib库中实现这一点?在
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