GeneralizedPoisson#
- class pymc_extras.distributions.GeneralizedPoisson(name, *args, **kwargs)[源代码]#
广义泊松分布。用于对可能过度离散或不足离散的计数数据进行建模。与标准泊松分布相比，提供了更大的灵活性，标准泊松分布假设等离散性，即均值等于方差。此分布的 pmf 为
\[f(x \mid \mu, \lambda) = \frac{\mu (\mu + \lambda x)^{x-1} e^{-\mu - \lambda x}}{x!}\]支撑
\(x \in \mathbb{N}_0\)
均值
\(\frac{\mu}{1 - \lambda}\)
方差
\(\frac{\mu}{(1 - \lambda)^3}\)
- 参数:
mu (tensor_like of float) – 均值参数 (mu > 0)。
lam (tensor_like of float) – 离散参数 (max(-1, -mu/4) <= lam <= 1)。
注释
当 lam = 0 时，广义泊松分布简化为具有相同 mu 的标准泊松分布。当 lam < 0 时，均值大于方差（不足离散）。当 lam > 0 时，均值小于方差（过度离散）。
参考文献
PMF 取自 [1]，随机生成器函数改编自 [2]。 .. [1] Consul, PoC, and Felix Famoye. “广义泊松回归模型。”
统计通讯-理论与方法 21.1 (1992): 89-109。
- __init__()#
方法
__init__()dist(mu, lam, **kwargs)创建与 cls 分布相对应的张量变量。
logp(mu, lam)support_point(size, mu, lam)属性
rv_op