MeasurementError#

class pymc_extras.statespace.models.structural.MeasurementError(name: str = 'MeasurementError')[source]#

结构时间序列模型的测量误差项

参数:: name (str, 可选的) – 观测数据的名称。默认为 “obs”。

说明

此组件应仅与其他组件结合使用，因为它没有状态。它唯一的用途是向模型添加方差参数，与观测噪声矩阵 H 相关联。

示例

创建和估计带有测量误差的确定性线性趋势

from pymc_extras.statespace import structural as st
import pymc as pm
import pytensor.tensor as pt

trend = st.LevelTrendComponent(order=2, innovations_order=0)
error = st.MeasurementError()
ss_mod = (trend + error).build()

with pm.Model(coords=ss_mod.coords) as model:
    P0 = pm.Deterministic('P0', pt.eye(ss_mod.k_states) * 10, dims=ss_mod.param_dims['P0'])
    intitial_trend = pm.Normal('initial_trend', sigma=10, dims=ss_mod.param_dims['initial_trend'])
    sigma_obs = pm.Exponential('sigma_obs', 1, dims=ss_mod.param_dims['sigma_obs'])

    ss_mod.build_statespace_graph(data, mode='JAX')
    idata = pm.sample(nuts_sampler='numpyro')

__init__(name: str = 'MeasurementError')[source]#

方法

`__init__`([name])
`build`([name, filter_type, verbose])	从当前组件构建 StructuralTimeSeries 状态空间模型
`make_and_register_data`(name, shape[, dtype])	辅助函数，用于创建 pytensor 符号变量并在 _name_to_data 字典中注册它
`make_and_register_variable`(name, shape[, dtype])	辅助函数，用于创建 pytensor 符号变量并在 _name_to_variable 字典中注册它
`make_symbolic_graph`()
`populate_component_properties`()