事件.事件.¶

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

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 $N_{b l o c k s}$ (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。 $p \sim {g a m m a}^{N_{b l o c k s}}$ 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 $n c p_p r i o r = - \ln (g a m m a)$ 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

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

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