pymc.HurdlePoisson

class pymc.HurdlePoisson(name, psi, mu, **kwargs)

Hurdle Poisson 对数似然。

泊松分布常用于模拟在固定时间段或空间内发生的事件数量，当事件发生的时间或位置相互独立时。

与 ZeroInflatedPoisson 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

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

参数:

psi : 类似张量 的 floattensor_like of float

泊松变量的预期比例 (0 < psi < 1)

mu : 类似张量 的 floattensor_like of float

预期发生次数（mu >= 0）。

方法

HurdlePoisson.dist(psi, mu, **kwargs)