事件.事件.

class astropy.stats.Events(p0=0.05, gamma=None, ncp_prior=None)[ソース]

ベースクラス: astropy.stats.bayesian_blocks.FitnessFunc

ベイズ閉塞入庫または未入庫イベントの適応度

パラメータ
p0浮動、オプション

事前確率を計算するための仮想警告確率 \(N_{{\rm blocks}}\) (公式を参照)スカゲル2012年度第21号)。イベントタイプデータについては p0 実際の虚警確率を正確に表すことはできないようだ。この適応度関数をトリガタイプ条件に使用する場合は、適切なものを決定するために、無信号ノイズに対して統計的実験を行うことをお勧めします。 gamma あるいは…。 ncp_prior 期待のための虚警率。

gamma浮動、オプション

指定された場合、このガンマ計算を使用して一般的な事前形式が計算される。 \(p \sim {{\tt gamma}}^{{N_{{\rm blocks}}}}\) それがそうです。Gammaが指定されていれば,P 0は無視する.

ncp_prior浮動、オプション

指定されていれば使用する ncp_prior 以上のように事前を計算するには,以下の定義を用いてください \({{\tt ncp\_prior}} = -\ln({{\tt gamma}})\) それがそうです。もし ncp_prior 指定されています gamma そして p0 無視されました。

方法要約

fitness \(n_k,T_k)

validate_input (t,x,sigma)

モデルへの入力を検証する.

方法文書

fitness(N_k, T_k)[ソース]
validate_input(t, x, sigma)[ソース]

モデルへの入力を検証する.

パラメータ
tアレイ式.

観察回数

x同様のアレイはオプションです

毎回観察される値

sigma浮動小数点または類似配列、オプション

値xにおける誤り

返品
T、x、sigma配列、浮動、または無に類似している

入力された検証バージョンには、修正バージョンも含まれている場合があります