He estado utilizando muestreadores Gibbs/Metropolis-Hastings bastante estándar que he codificado a mano para hacer inferencia bayesiana a través de Markov Chain Monte Carlo con el fin de ajustar algunos modelos complejos. Sin embargo, soy consciente de que hay muchas mejoras algorítmicas significativas disponibles (por ejemplo, esta pregunta: ¿Cuáles son algunas de las mejoras conocidas sobre los algoritmos MCMC de los libros de texto que la gente utiliza para la inferencia bayesiana? ).
¿Existe algún paquete de software bien conocido o de uso común que implemente muchas de estas técnicas y que, sin embargo, pueda utilizarse para un modelo de caja negra arbitrario (es decir, mi código de simulación existente, no un modelo lineal generalizado ni nada que pueda estar preimplementado)? Esto no parece ser una característica de BUGS o Stan. He encontrado Mamba y PyMC - pero parecen requerir un poco más de reimplementación de los modelos de lo que me gustaría. ¿Alguien ha encontrado un software que permita la implementación directa de la inferencia en una función de caja negra?
