meridian.model.prior_sampler.PriorDistributionSampler

Appelable qui échantillonne à partir des distributions a priori des spécifications d'un modèle.

meridian.model.prior_sampler.PriorDistributionSampler(
    meridian: 'model.Meridian'
)

Méthodes

get_roi_prior_beta_m_value

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get_roi_prior_beta_m_value(
    alpha_m: tf.Tensor,
    beta_gm_dev: tf.Tensor,
    ec_m: tf.Tensor,
    eta_m: tf.Tensor,
    roi_or_mroi_m: tf.Tensor,
    slope_m: tf.Tensor,
    media_transformed: tf.Tensor
) -> tf.Tensor

Renvoie un tenseur à utiliser dans beta_m.

get_roi_prior_beta_rf_value

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get_roi_prior_beta_rf_value(
    alpha_rf: tf.Tensor,
    beta_grf_dev: tf.Tensor,
    ec_rf: tf.Tensor,
    eta_rf: tf.Tensor,
    roi_or_mroi_rf: tf.Tensor,
    slope_rf: tf.Tensor,
    rf_transformed: tf.Tensor
) -> tf.Tensor

Renvoie un tenseur à utiliser dans beta_rf.

__call__

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__call__(
    n_draws: int, seed: (int | None) = None
) -> az.InferenceData

Génère des échantillons à partir des distributions a priori.

Renvoie
Un objet InferenceData Arviz ne contenant que des échantillons a priori.

Args
n_draws	Nombre d'échantillons générés à partir de la distribution a priori.
seed	Permet de définir la graine pour des résultats reproductibles. Pour en savoir plus, consultez Générateur de nombres pseudo-aléatoires et graines.