pymc.Weibull

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

威布尔对数似然。

此分布的pdf是

\[f(x \mid \alpha, \beta) = \frac{\alpha x^{\alpha - 1} \exp(-(\frac{x}{\beta})^{\alpha})}{\beta^\alpha}\]

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

支持	\(x \in [0, \infty)\)
均值	\(\beta \Gamma(1 + \frac{1}{\alpha})\)
方差	\(\beta^2 \Gamma(1 + \frac{2}{\alpha} - \mu^2/\beta^2)\)

参数:

alphafloat

形状参数（alpha > 0）。

betafloat

尺度参数（beta > 0）。

方法

Weibull.dist(alpha, beta, *args, **kwargs)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。