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GammaGammaModel
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OptimizerCompatibleModelWrapper
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ConstruirModeloDesdeDAG
CausalGraphModel
TBFPC
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BinomialAdstock
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WeibullPDFAdstock
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Transformación
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InversamenteEscaladaLogísticaSaturación
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fourier
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HSGPPeriódico
PeriodicCovFunc
SoftPlusHSGP
incrementality
Incrementality
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agregar_observaciones_de_saturación
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mediciones_de_elevación_de_escala
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regresión_lineal
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tendencia_lineal
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transformación_media
MediaConfig
MediaConfigList
TransformaciónDeMedios
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BaseMMM
MMM
multidimensional
create_sample_kwargs
MMM
MultiDimensionalBudgetOptimizerWrapper
trama
MMMPlotSuite
preprocesamiento
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escalado
Escalado
EscaladoVariable
análisis_de_sensibilidad
Análisis de Sensibilidad
summary
MMMSummaryFactory
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TimeSliceCrossValidationResult
TimeSliceCrossValidator
transformadores
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inversa_escalada_logística_saturación
saturación_logística
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TanhSaturationParameters
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puntuación_de_apretamiento_promedio
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utilidades
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get_total_coord_size
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trazar_muestras
muestras_aleatorias
selecciones
set_subplot_kwargs_defaults
anterior
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pytensor_utils
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merge_models
validate_unique_value_vars
ModelSamplerEstimator
prioridades_especiales
LaplacePrior
LogNormalPrior
MaskedPrior
SpecialPrior
utilidades
from_netcdf
API
mmm
tendencia_lineal
TendenciaLineal
LinearTrend.validar
LinearTrend.validar
#
classmethod
LinearTrend.
validate
(
value
)
[fuente]
#
En esta página
LinearTrend.validate()
Editar en GitHub
Consulting and training
