pymc.Interpolated#

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

单变量概率分布定义为在某些格点上评估的概率密度函数的线性插值。

晶格可以是不均匀的，因此不同点之间的步长可以有不同的尺寸，并且可以在支撑区域的不同区域之间改变精度。

概率密度函数值不需要归一化，因为插值密度无论如何都会被归一化，以使总概率等于 $1$。

参数 x_points 和值 pdf_points 都不是变量，而是类似数组的普通对象，因此它们是常量，不能被采样。

(Source code)

支持	$x \in [x\_points[0], x\_points[-1]]$

参数:

x_pointsarray_like: 一个单调递增的值列表。必须是不可变的。
pdf_pointsarray_like: 在格点 x_points 上计算的概率密度函数。必须是非符号的。

方法

Interpolated.dist(x_points, pdf_points, ...)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。