pymc.HurdleLogNormal

class pymc.HurdleLogNormal(name, psi, mu=0, sigma=None, tau=None, **kwargs)

Hurdle LogNormal 对数似然。

\[\begin{split}f(x \mid \psi, \mu, \sigma) = \left\{ \begin{array}{l} (1 - \psi) \ \text{如果 } x = 0 \\ \psi \frac{\text{对数正态PDF}(x \mid \mu, \sigma))} {1 - \text{对数正态CDF}(\epsilon \mid \mu, \sigma)} \ \text{如果 } x=1,2,3,\ldots \end{array} \right.\end{split}\]

其中 \(\epsilon\) 是机器精度。

参数:

psi : 类似张量 的 floattensor_like of float

对数正态变量的预期比例 (0 < psi < 1)

mu : 类张量 的 float，默认值为 0tensor_like of python:float, 默认值为 0

位置参数。

sigma : 类似张量 的 float, 可选tensor_like 的 python:float, 可选

标准差。（sigma > 0）。（仅在未指定 tau 时需要）。默认为 1。

tau : 类似张量 的 float, 可选tensor_like 的 python:float, 可选

尺度参数（tau > 0）。（仅在未指定 sigma 时需要）。默认为 1。

方法

HurdleLogNormal.dist(psi[, mu, sigma, tau])