función_colina#
- pymc_marketing.mmm.transformers.hill_function(x, slope, kappa)[fuente]#
Función de Hill.
\[f(x) = 1 - \frac{\kappa^s}{\kappa^s + x^s}\]- donde:
\(s\) es la pendiente de la colina.
\(\kappa\) es el punto de media saturación ya que \(f(\kappa) = 0.5\) para cualquier valor de \(s\) y \(\kappa\).
\(x\) es la variable independiente y debe ser no negativa.
Función de Hill de la Ecuación (5) en el documento [1].
(
Source code,png,hires.png,pdf)
- Parámetros:
- x :
floato array_likepython:float o numpy:array_like La variable independiente, que típicamente representa la concentración de un sustrato o la intensidad de un estímulo.
- pendiente :
floatfloat La pendiente de la colina. Debe ser no positiva.
- kappa
float El punto de media saturación como \(f(\kappa) = 0.5\) para cualquier valor de \(s\) y \(\kappa\).
- x :
- Devoluciones:
floatEl valor de la función Hill dado los parámetros.
Referencias
[1]Jin, Yuxue, et al. “Métodos bayesianos para la modelización de mezcla de medios con efectos de arrastre y forma.” (2017).
