pymc.Cauchy

class pymc.Cauchy(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)

柯西对数似然。

也称为洛伦兹分布或布赖特-维格纳分布。

此分布的pdf是

\[f(x \mid \alpha, \beta) = \frac{1}{\pi \beta [1 + (\frac{x-\alpha}{\beta})^2]}\]

(Source code, png, hires.png, pdf)

支持	\(x \in \mathbb{R}\)
模式	\(\alpha\)
均值	未定义
方差	未定义

参数:

alpha : 类似张量 的 floattensor_like of float

位置参数。

beta : 类似张量 的 floattensor_like of float

尺度参数 > 0。

方法

Cauchy.dist(alpha, beta, *args, **kwargs)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。