Berechnung von 2D-Konfidenzregionen aus MCMC-Proben

Ich möchte 2D-Konfidenzbereiche (bei 1-Sigma, 2-Sigma) für ein Modell zeichnen, das ich an Daten angepasst habe. Ich habe PyMC verwendet, um 50.000 MCMC-Posterior-Samples für mein Modell mit 6 Parametern zu generieren.

Ich weiß, dass der Prozess zum Erstellen von Vertrauensbereichen ähnlich ist wie: 1.) Erstellen eines Histogramms der Proben im 2D-Raum 2.) Identifizieren von Isodichtekonturen 3.) von einem ausgewählten Startpunkt (z. B. dem Mittelwert) nach außen integrieren senkrecht zu Isodichtekonturen, bis der gewünschte Anteil der Probenpunkte in der Region enthalten ist.

Gibt es eine praktische Funktion in der Welt von numpy / scipy / pymc / pylab / etc, mit der das 2D-Konfidenzbereichsdiagramm erstellt wird? Wo finde ich alternativ einen codierten Algorithmus oder ein eigenständiges Tool, das die Konturen für das spätere Plotten berechnet?

Ich habe einmal so etwas mit pymc, matplotlib und scipy gemacht , das Sie anpassen konnten. Der relevante Code befindet sich in diesem Kern , und die resultierende Handlung sieht folgendermaßen aus: