ytanaka

はじめに 一般化極値(GEV)分布はワイブル、グンベル、フレシェを含む極値分布ファミリーからなるメタ分布です。定常過程の極値分布をモデル化するのに用います。それは、裾の振る舞い(極めて頻度の低い極端な ...

🌸桜の開花 はじめに 多くの場合、私たちが適合させたいモデルに、xとy間の完全な直線はありません。代わりにモデルのパラメータはxに対して変化することが予期されます。この状況をうまく扱う方法がいくつかあ ...

ここでは、以下の項目について記述します。 import arviz as az import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pa ...

ガウス混合モデル 　あるリスクがマクロ経済変数のような共通経済因子群に依存し、その因子群が確率的にモデル化されていると仮定して、その因子群のデータの分布からなるリスクを推論するのに混合モデルを用いるこ ...

関数 解説 pymc.compute_log_likelihood 事後分布グループの推論データで与えられるモデルの対数尤度log_likelihoodを計算する。 pymc.find_constra ...

関数 pymc.distributions.shape_utils.to_tuple(shape) tuple型に変換する pymc.distributions.shape_utils.broadca ...

pymc.find_hessian 渡された点から対数尤度の極値を返す。 pymc.find_hessian(point, vars=None, model=None) pymc.guess_scal ...

常微分方程式で推論を実行するためのツールを含みます。 モデルの性質上、ODEソリューションはゆっくりと実行されます。他にpyMC-sunode-に基づいたライブラリ、ODEとPDEのソルバーの非常に高 ...

データ データ pymc.ConstantData pymc.MutableData pymc.get_data pymc.Data pymc.GeneratorAdapter pymc.Minbat ...

ストレージ トレースのための背後の保存処理 pymc.to_inference_data pymc.predictions_to_inference_data pymc.backends.NDArra ...