RegularEvents#
- class astropy.stats.RegularEvents(dt: float, p0: float = 0.05, gamma: float | None = None, ncp_prior: float | None = None)[源代码]#
基类：
FitnessFunc贝叶斯理论阻碍了常规赛事的健康。
这是针对具有基本“刻度”长度的数据，因此所有测量值都是该刻度长度的倍数。在每一个滴答声中，有零个或一个计数。
- 参数:
- dt :
floatPython ：浮点 数据的滴答率
- 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，gamma和p0被忽略。
- dt :
方法总结
fitness(T_k, N_k)validate_input(t[, x, sigma])验证模型的输入。
方法文件
- validate_input(t: ArrayLike, x: ArrayLike | None = None, sigma: float | ArrayLike | None = 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 :
float或 array_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
- t, x, sigma : array_like ,