scipy.special.chdtrc#

scipy.special.chdtrc(v, x, out=None) = <ufunc 'chdtrc'>#

卡方生存函数。

返回卡方概率密度函数右尾（从 x 到无穷大）下的面积，其中 v 是自由度

\[\frac{1}{2^{v/2} \Gamma(v/2)} \int_x^\infty t^{v/2 - 1} e^{-t/2} dt\]

此处 \(\Gamma\) 是 Gamma 函数；参见 gamma。此积分可以用正则化上不完全 Gamma 函数 gammaincc 表示为 gammaincc(v / 2, x / 2)。 [1]

参数:

v类数组: 自由度。
x类数组: 积分下限。
outndarray，可选: 用于函数结果的可选输出数组。

返回:

标量或 ndarray: 生存函数的值。

另请参见

chdtr, chdtri, chdtriv, gammaincc

备注

chdtrc 除了 NumPy 之外，还实验性地支持与 Python 数组 API 标准兼容的后端。请通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）的组合。

库	CPU	GPU
NumPy	✅	不适用
CuPy	不适用	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	不适用

有关更多信息，请参见对数组 API 标准的支持。

参考文献

[1]

卡方分布, https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3666.htm

示例

>>> import numpy as np
>>> import scipy.special as sc

它可以表示为正则化上不完全 Gamma 函数。

>>> v = 1
>>> x = np.arange(4)
>>> sc.chdtrc(v, x)
array([1.        , 0.31731051, 0.15729921, 0.08326452])
>>> sc.gammaincc(v / 2, x / 2)
array([1.        , 0.31731051, 0.15729921, 0.08326452])