pymc.Gumbel#

class pymc.Gumbel(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)[源代码]#

单变量右偏Gumbel对数似然。

这种分布通常用于建模最大值（或极值）。那些希望找到左偏Gumbel提供的极小值的人应该反转所有x和mu值的符号。

此分布的pdf是

\[f(x \mid \mu, \beta) = \frac{1}{\beta}e^{-(z + e^{-z})}\]

哪里

\[z = \frac{x - \mu}{\beta}.\]

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

../../../_images/pymc-Gumbel-1.png

支持

\(x \in \mathbb{R}\)

均值

\(\mu + \beta\gamma\)，其中 \(\gamma\) 是欧拉-马歇罗尼常数

方差

\(\frac{\pi^2}{6} \beta^2\)
参数:
mu : 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（beta > 0）。

方法

Gumbel.dist(mu, beta, **kwargs)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。