pymc.VonMises

class pymc.VonMises(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)

单变量 VonMises 对数似然。

此分布的pdf是

\[f(x \mid \mu, \kappa) = \frac{e^{\kappa\cos(x-\mu)}}{2\pi I_0(\kappa)}\]

其中 \(I_0\) 是0阶修正贝塞尔函数。

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

支持	\(x \in [-\pi, \pi]\)
均值	\(\mu\)
方差	\(1-\frac{I_1(\kappa)}{I_0(\kappa)}\)

参数:

mu : 类似张量 的 float，默认值为 0.0tensor_like of python:float, 默认 0.0

平均值。

kappa : 类似张量 的 float，默认值为 1.0tensor_like of python:float, 默认 1.0

集中度 (\(\frac{1}{\kappa}\) 类似于 \(\sigma^2\))。

方法

VonMises.dist([mu, kappa])

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。