pymc.MvStudentT#
- class pymc.MvStudentT(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)[源代码]#
多元学生-T对数似然。
\[f(\mathbf{x}| \nu,\mu,\Sigma) = \frac {\Gamma\left[(\nu+p)/2\right]} {\Gamma(\nu/2)\nu^{p/2}\pi^{p/2} \left|{\Sigma}\right|^{1/2} \left[ 1+\frac{1}{\nu} ({\mathbf x}-{\mu})^T {\Sigma}^{-1}({\mathbf x}-{\mu}) \right]^{-(\nu+p)/2}}\]支持
\(x \in \mathbb{R}^p\)
均值
\(\mu\) 如果 \(\nu > 1\) 否则未定义
方差
- \(\frac{\nu}{\mu-2}\Sigma\)
如果 :math:` u>2` 否则未定义
- 参数:
- nu : 类张量 的
floattensor_like offloat 自由度，应为正标量。
- Sigma : 类似张量 的
float, 可选tensor_like 的 python:float, 可选 缩放矩阵。在新代码中使用 scale。
- mu : 类似张量 的
float, 可选tensor_like 的 python:float, 可选 均值向量。
- scale : 类似张量 的
float, 可选tensor_like 的 python:float, 可选 缩放矩阵。
- tau : 类似张量 的
float, 可选tensor_like 的 python:float, 可选 精度矩阵。
- chol : 类似张量 的
float, 可选tensor_like 的 python:float, 可选 尺度矩阵的 Cholesky 因子。
- lower : 布尔值, 默认=Truebool, 默认=True
Cholesky 因子是否作为下三角矩阵给出。
- nu : 类张量 的
方法
MvStudentT.dist(nu, *[, Sigma, mu, scale, ...])创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。