以下是一个使用贝叶斯IRT（Item Response Theory）进行参数推断的Pymc3代码示例：

import pymc3 as pm
import numpy as np

# 模拟数据
num_items = 10
num_students = 100
difficulty = np.random.randn(num_items)  # 难度参数
discrimination = np.random.randn(num_items)  # 区分度参数
ability = np.random.randn(num_students)  # 学生能力参数

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 生成观测数据
observed_data = np.zeros((num_students, num_items))
for i in range(num_students):
    for j in range(num_items):
        p_ij = sigmoid(discrimination[j] * (ability[i] - difficulty[j]))
        observed_data[i, j] = np.random.binomial(1, p_ij)

# 构建模型
with pm.Model() as model:
    # 难度参数的先验分布
    difficulty_prior_mu = pm.Normal('difficulty_prior_mu', mu=0, sd=1)
    difficulty_prior_sd = pm.HalfNormal('difficulty_prior_sd', sd=1)
    difficulty = pm.Normal('difficulty', mu=difficulty_prior_mu, sd=difficulty_prior_sd, shape=num_items)

    # 区分度参数的先验分布
    discrimination_prior_mu = pm.Normal('discrimination_prior_mu', mu=0, sd=1)
    discrimination_prior_sd = pm.HalfNormal('discrimination_prior_sd', sd=1)
    discrimination = pm.Normal('discrimination', mu=discrimination_prior_mu, sd=discrimination_prior_sd, shape=num_items)

    # 学生能力参数的先验分布
    ability_prior_mu = pm.Normal('ability_prior_mu', mu=0, sd=1)
    ability_prior_sd = pm.HalfNormal('ability_prior_sd', sd=1)
    ability = pm.Normal('ability', mu=ability_prior_mu, sd=ability_prior_sd, shape=num_students)

    # 生成观测数据的概率模型
    for i in range(num_students):
        for j in range(num_items):
            p_ij = pm.math.sigmoid(discrimination[j] * (ability[i] - difficulty[j]))
            pm.Bernoulli('observed_data_%d_%d' % (i, j), p=p_ij, observed=observed_data[i, j])
    
    # 运行推断
    trace = pm.sample(2000, tune=1000, target_accept=0.95)

# 输出参数估计结果
pm.summary(trace, var_names=['difficulty', 'discrimination', 'ability'])

在上述代码中，我们首先使用numpy模拟了一些观测数据，然后使用Pymc3构建了一个贝叶斯IRT模型。模型中使用了正态分布作为参数的先验分布，并通过pm.Normal函数定义了参数的随机变量。然后，使用pm.Bernoulli函数定义了观测数据的概率模型。最后，使用pm.sample函数运行了MCMC链，得到参数的后验分布。通过pm.summary函数可以输出参数的估计结果。