pymc.Truncated
トランクされた分布
class pymc.Truncated(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)
| 変数 | | |
| dist | 浮動小数点 | dist()で作られた多変量分布 |
| lower | 浮動小数点のtensor_like | 下位トランクポイント |
| upper | 浮動小数点のtensor_like | 上位トランクポイント |
| max_n_steps | int | 初期値のためのスカラー分布 |
| リターン | | |
| truncated_distribution | tensorVariables | トランクされたランダム変数 |
(使用例)
with pm.Model():
normal_dist = pm.Normal.dist(mu=0.0, sigma=1.0)
truncated_normal = pm.Truncated("truncated_normal", normal_dist, lower=-1, upper=1)
| メソッド | |
| Truncated.__init__(*args,**kwargs) | |
| Truncated.dist(dist[,lower,upper,max_n_steps]) | c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。 |
| Truncated.rv_op(dist,lower,upper,max_n_steps) | |
pymc.Censored
センサード分布
class pymc.Censored(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)
| 変数 | | |
| dist | 浮動小数点 | dist()で作られた多変量分布 |
| lower | 浮動小数点のtensor_like | 下位トランクポイント |
| upper | 浮動小数点のtensor_like | 上位トランクポイント |
(使用例)
with pm.Model():
normal_dist = pm.Normal.dist(mu=0.0, sigma=1.0)
censored_normal = pm.Censored("censored_normal", normal_dist, lower=-1, upper=1)
| メソッド | |
| Censored.__init__(*args,**kwargs) | |
| Censored.dist(dist,lower,upper,*kwargs]) | c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。 |
| Censored.rv_op(dist[,lower,upper,size]) | |
pymc.Simulator
シミュレータ分布
class pymc.Simulator(name, *args, **kwargs)
| 変数 | | |
| fn | 浮動小数点 | pythonランダムシミュレータ関数 |
| unnamed_params | tensor_variableのlist | シミュレータのランダム関数で使用されるパラメータ、各パラメータは関数fn,の後につづけてコンストラクタにわたされる。 |
| params | tensor_variableのlist | Unnamed_paramsのキーワード形式 |
| distance | pyTensor Op | 距離関数(gaussian,laplace,kullback_leibler) |
| sum_stat | pyTensor Op | 統計関数 identity,sort,mean,median |
| epsilon | 浮動小数点のTensor_like | 距離関数のスケーリングパラメータ |
| ndim_supp | | SimulaterRVの次元数 （０ for scaler, 1 for vector |
| ndims_params | | RVの各パラメータの最小次元数 |
| class_name | | ランダム変数クラスのサフィックス名 |
（使用例）
def simulator_fn(rng, loc, scale, size):
return rng.normal(loc, scale, size=size)
with pm.Model() as m:
loc = pm.Normal("loc", 0, 1)
scale = pm.HalfNormal("scale", 1)
simulator = pm.Simulator("simulator", simulator_fn, loc, scale, observed=data)
idata = pm.sample_smc()
| メソッド | |
| Simulator.__init__(*args,**kwargs) | |
| Simulator.dist(fn, *unnamed_params[, ...]) | c/s分布に一致したテンソル変数を生成する。 |
| Simulator.rv_op(*params, fn, ndim_supp, ...) | |
