BaseGammaGammaModel

class pymc_marketing.clv.models.gamma_gamma.BaseGammaGammaModel(data=None, *, model_config=None, sampler_config=None, non_distributions=None)

Clase base para modelos Gamma-Gamma.

Métodos

BaseGammaGammaModel.__init__([data, ...])	Inicializar la configuración del modelo y la configuración del muestreador para el modelo.
BaseGammaGammaModel.attrs_to_init_kwargs(attrs)	Convierte la configuración del modelo y la configuración del muestreador de los atributos a argumentos de palabra clave.
BaseGammaGammaModel.build_from_idata(idata)	Construya el modelo a partir del objeto InferenceData.
BaseGammaGammaModel.build_model(**kwargs)	Cree una instancia de pm.Model basada en los datos proporcionados y en model_config.
BaseGammaGammaModel.create_idata_attrs()	Cree atributos para los datos de inferencia.
BaseGammaGammaModel.distribution_customer_spend(datos)	Distribución posterior de los valores de gasto medio para cada cliente.
BaseGammaGammaModel.distribution_new_customer_spend([...])	Distribución posterior de los valores de gasto medio para nuevos clientes.
BaseGammaGammaModel.expected_customer_lifetime_value(...)	Calcule el valor promedio de vida para un grupo de uno o más clientes.
BaseGammaGammaModel.expected_customer_spend(datos)	Calcule el valor medio de gasto futuro esperado por cliente.
BaseGammaGammaModel.expected_new_customer_spend()	Calcule el valor medio de gasto esperado para un nuevo cliente.
BaseGammaGammaModel.fit([data, method, ...])	Inferir la posterior del modelo.
BaseGammaGammaModel.fit_summary(**kwargs)	Calcule el resumen del resultado del ajuste.
BaseGammaGammaModel.graphviz(**kwargs)	Obtenga la representación graphviz del modelo.
BaseGammaGammaModel.idata_to_init_kwargs(idata)	Cree los kwargs de inicialización a partir de un objeto InferenceData.
BaseGammaGammaModel.load(fname[, check])	Cree una instancia de ModelBuilder a partir de un archivo.
BaseGammaGammaModel.load_from_idata(idata[, ...])	Cree una instancia de ModelBuilder a partir de un objeto InferenceData.
BaseGammaGammaModel.save(fname, **kwargs)	Guarde los datos de inferencia del modelo en un archivo.
BaseGammaGammaModel.set_idata_attrs([idata])	Establecer atributos en un objeto InferenceData.
BaseGammaGammaModel.table(**model_table_kwargs)	Obtenga la tabla resumen del modelo.
BaseGammaGammaModel.thin_fit_result(mantener_todo)	Devuelva una copia del modelo con un resultado de ajuste reducido.

Atributos

default_model_config	Devuelve un diccionario de configuración predeterminado de la clase.
default_sampler_config	Configuración de muestreador predeterminada.
fit_result	Obtenga el resultado de ajuste posterior fit_result.
id	Generar un valor hash único para el modelo.
posterior
posterior_predictive
predictions
prior
prior_predictive
version
idata
sampler_config
model_config