pymc.HurdleNegativeBinomial

class pymc.HurdleNegativeBinomial(name, psi, mu=None, alpha=None, p=None, n=None, **kwargs)

Hurdle 负二项分布对数似然。

负二项分布描述了一个速率参数为伽马分布的泊松随机变量。

与 ZeroInflatedNegativeBinomial 的区别在于，零值不是膨胀的，它们来自一个完全独立的过程。

该分布的概率质量函数是

\[\begin{split}f(x \mid \psi, \mu, \alpha) = \left\{ \begin{array}{l} (1 - \psi) \ \text{如果 } x = 0 \\ \psi \frac{\text{负二项分布概率密度函数}(x \mid \mu, \alpha))} {1 - \text{负二项分布累积分布函数}(0 \mid \mu, \alpha)} \ \text{如果 } x=1,2,3,\ldots \end{array} \right.\end{split}\]

参数:

psi : 类似张量 的 floattensor_like of float

负二项分布变量的预期比例（0 < psi < 1）

alpha : 类似张量 的 floattensor_like of float

伽马分布形状参数（alpha > 0）。

mu : 类似张量 的 floattensor_like of float

Gamma 分布均值（mu > 0）。

p : 类张量 的 floattensor_like of float

每次试验中成功的替代概率（0 < p < 1）。

n : 类似张量 的 floattensor_like of float

目标成功试验的替代次数（n > 0）

方法

HurdleNegativeBinomial.dist(psi[, mu, ...])