RegularEvents

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

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

ベイズは通常の試合の適合性を阻害している

これは基本的な“目盛り”の長さを持つデータであるため,すべての測定値はその目盛りの長さの倍数である.各目盛りには、ゼロ個のカウントがあるか、1つのカウントがある。

パラメータ
dt浮いている.

データの滴下率

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)。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 無視されています

方法要約

fitness (t_k,N_k)

validate_input (t,x,sigma)

モデルへの入力を検証する.

方法文書

fitness(T_k, N_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