pymc.Poisson

class pymc.Poisson(name, *args, **kwargs)

泊松对数似然。

通常用于模拟在固定时间段内发生的事件数量，当事件发生的时间是独立的时候。此分布的概率质量函数是

\[f(x \mid \mu) = \frac{e^{-\mu}\mu^x}{x!}\]

(Source code, png, hires.png, pdf)

支持	\(x \in \mathbb{N}_0\)
均值	\(\mu\)
方差	\(\mu\)

参数:

mu : 类似张量 的 floattensor_like of float

在给定区间内预期出现的次数（mu >= 0）。

注释

泊松分布可以作为二项分布的极限情况推导出来。

方法

Poisson.dist(mu, *args, **kwargs)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。