PointMeasures#

class astropy.stats.PointMeasures(p0: float = 0.05, gamma: float | None = None, ncp_prior: float | None = None)[源代码]#

基类:FitnessFunc

贝叶斯阻碍了点数测量的适合性。

参数:
p0 : float ,可选Python:Float,可选

虚警概率,用于计算先验概率 \(N_{\rm blocks}\) (参见式。斯卡格尔2013年第21期)。如果指定了Gamma,则忽略P0。

gamma : float ,可选Python:Float,可选

如果指定,则使用此伽马来计算一般的先验形式, \(p \sim {{\tt gamma}}^{{N_{{\rm blocks}}}}\) . 如果指定gamma,则忽略p0。

ncp_prior : float ,可选Python:Float,可选

如果指定,则使用 ncp_prior 如前所述,使用定义 \({{\tt ncp\_prior}} = -\ln({{\tt gamma}})\) . 如果 ncp_prior 已指定, gammap0 被忽略。

方法总结

fitness(a_k, b_k)

validate_input(t, x, sigma)

验证模型的输入。

方法文件

fitness(a_k: NDArray[float], b_k: ArrayLike) NDArray[float][源代码]#
validate_input(t: ArrayLike, x: ArrayLike | None, sigma: float | ArrayLike | None) tuple[NDArray[float], NDArray[float], NDArray[float]][源代码]#

验证模型的输入。

参数:
t : array_likeNumpy:ARRAY_LIKE

观察次数

x : array_like ,可选NumPy:ARRAY_LIKE,可选

每次观察值

sigma : floatarray_like ,可选PYTHON:FLOAT或NumPY:ARRAY_LIKE,可选

值x中的错误

返回:
t, x, sigma : array_like , floatnumpy:array_like,python:float

输入的验证版本或修改版本