Saturación de Michaelis-Menten

class pymc_marketing.mmm.components.saturation.MichaelisMentenSaturation(priors=None, prefix=None)

Envoltorio alrededor de la función de saturación de Michaelis-Menten.

Para más información, consulte pymc_marketing.mmm.transformers.michaelis_menten().

(Source code, png, hires.png, pdf)

Métodos

MichaelisMentenSaturation.__init__([priors, ...])
MichaelisMentenSaturation.apply(x, *[, ...])	Llamar dentro de un contexto de modelo.
MichaelisMentenSaturation.from_dict(data)	Reconstruct a saturation transformation from a dict.
MichaelisMentenSaturation.function(x, alpha, ...)	Función de saturación de Michaelis-Menten.
MichaelisMentenSaturation.plot_curve(curva)	Trazar la curva del IDH y las muestras.
MichaelisMentenSaturation.plot_curve_hdi(curva)	Trace el IDH de la curva.
MichaelisMentenSaturation.plot_curve_samples(curva)	Trazar muestras de la curva.
MichaelisMentenSaturation.sample_curve([...])	Muestre la curva de la transformación de saturación dadas las parámetros.
MichaelisMentenSaturation.sample_prior([coords])	Muestre las distribuciones a priori para la transformación.
MichaelisMentenSaturation.set_dims_for_all_priors(dims)	Establezca las dimensiones para todos los antecedentes.
MichaelisMentenSaturation.to_dict([_orig])	Convierte la transformación a un diccionario.
MichaelisMentenSaturation.update_priors(priors)	Actualice los priors para una función después de la inicialización.
MichaelisMentenSaturation.with_default_prior_dims(dims)	Return a copy with default prior dims (dims=None) set to dims instead.
MichaelisMentenSaturation.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 priors para la función.
model_config	Mapeo del nombre de la variable a la prior para el modelo.
prefix
priors	Obtenga los priors para la función.
variable_mapping	Mapeo del nombre del parámetro al nombre de la variable en el modelo.