GaussianBasis

class pymc_marketing.mmm.events.GaussianBasis(priors=None, prefix=None)

Transformación de la base gaussiana.

Métodos

GaussianBasis.__init__([priors, prefix])
GaussianBasis.apply(x, *[, dims, core_dim, idx])	Llamar dentro de un contexto de modelo.
GaussianBasis.function(x, sigma, *[, dim])	Función de bache gaussiana.
GaussianBasis.plot_curve(curve[, n_samples, ...])	Trazar curva HDI y muestras.
GaussianBasis.plot_curve_hdi(curva[, ...])	Trace el IDH de la curva.
GaussianBasis.plot_curve_samples(curva[, n, ...])	Trazar muestras de la curva.
GaussianBasis.sample_curve([parámetros, días])	Muestre la curva de la transformación de saturación dadas las parámetros.
GaussianBasis.sample_prior([coords])	Muestre las distribuciones a priori para la transformación.
GaussianBasis.set_dims_for_all_priors(dims)	Establezca las dimensiones para todos los antecedentes.
GaussianBasis.to_dict()	Convierte la transformación en un diccionario.
GaussianBasis.update_priors(priors)	Actualiza los priors para una función después de la inicialización.
GaussianBasis.with_default_prior_dims(dims)	Return a copy with default prior dims (dims=None) set to dims instead.
GaussianBasis.with_updated_priors(priors)	Return a copy with updated priors.

Atributos

combined_dims	Obtenga las dimensiones combinadas para todos los parámetros.
default_priors
function_priors	Obtenga los antecedentes para la función.
lookup_name
model_config	Mapeo del nombre de la variable a la prior para el modelo.
prefix
priors	Obtenga los antecedentes para la función.
variable_mapping	Mapeo del nombre del parámetro al nombre de la variable en el modelo.