Skellam

class pymc_extras.distributions.Skellam(name, mu1, mu2, **kwargs)

Skellam 分布。

Skellam 分布是两个泊松随机变量之差的分布。

此分布的概率质量函数为

\[f(x | \mu_1, \mu_2) = e^{{-(\mu _{1}\!+\!\mu _{2})}}\left({\frac {\mu _{1}}{\mu _{2}}}\right)^{{x/2}}\!\!I_{{x}}(2{\sqrt {\mu _{1}\mu _{2}}})\]

其中 \(I_{x}\) 是第一类修正贝塞尔函数，阶数为 \(x\)。

阅读更多关于 Skellam 分布的信息，请访问 https://en.wikipedia.org/wiki/Skellam_distribution

(源代码, png, hires.png, pdf)

支持	\(x \in \mathbb{Z}\)
均值	\(\mu_{1} - \mu_{2}\)
方差	\(\mu_{1} + \mu_{2}\)

参数:

• mu1 (tensor_like of float) – 均值参数 (mu1 >= 0)。

• mu2 (tensor_like of float) – 均值参数 (mu2 >= 0)。

__init__()

方法

__init__()
dist(mu1, mu2, **kwargs)
skellam_dist(mu1, mu2, size)
skellam_logp(value, mu1, mu2)