HyperParameter

 
HyperParameter = class HyperParameter(builtins.object)
    HyperParameter(hypar=1, isFixed=True, prior=None, limits=None, copy=None)
 
Values and priors for the parameter(s) of an ErrorDistribution.
 
Hyperparameters are not directly related to the model, they are
parameters of the error distribution.
 
Information about the scale of the noise is stored in a derived class,
noiseScale.
 
The full use of priors is reserved for Bayesian calculations as
in NestedSampler
 
Attributes
----------
hypar : float
    the value of the hyperparameter.  Default: 1.0
stdev : float
    the standard deviation of the hyperparameter.  Default: None
prior : Prior
    the prior for the hyperparameter.
isFixed : boolean
    keep the hyperparameter fixed at the value given by hypar.
    default: True
 
  Constructor:
HyperParameter( hypar=1, isFixed=True, prior=None, limits=None, copy=None )
Constructor.
 
Parameters
----------
hypar : float
    value of the hyperparameter
isFixed : bool
    True:   Consider the hyperparameter as fixed
    False:  Optimize the parameter too (when relevant)
            It might need a prior and/or limits to be set
prior : None or Prior
    None : no prior is set if no limits are given else JeffreysPrior
    prior probability on the hyperparameter
limits : None or list of 2 floats [lo,hi]
    low limit and high limit on hypar.
copy : HyperParameter
    HyperParameter to copy
Methods defined here:
checkPrior()
Raises
------
ValueError when no prior has been set.
copy()
Return a copy.
domain2Unit( dval )
Return a value in [0,1] given a value within the valid domain of
a parameter for the prior distribution.
 
Parameters
----------
dval : float
    value within the domain of a parameter
getLimits()
Return the limits on the scale.
isBound()
Return true is the itergral over the prior is bound.
partialDomain2Unit( dval )
Return a the derivate of the domain2Unit function to dval.
 
Parameters
----------
dval : float
    value within the domain of a parameter
setLimits( limits )
Set the limits on the scale within the prior.
 
Parameters
----------
limits : list of 2 float
    the [low,high] limits.
unit2Domain( uval )
Return a value within the valid domain of the parameter given a value
between [0,1] for the prior distribution.
 
Parameters
----------
uval : float
    value within [0,1]