scipy.special.gdtria#

scipy.special.gdtria(p, b, x, out=None) = <ufunc 'gdtria'>#

gdtr 相对于 a 的逆。

返回 p = gdtr(a, b, x) 中关于参数 a 的逆，即伽马分布的累积分布函数。

参数:

parray_like: 概率值。
barray_like: gdtr(a, b, x) 的 b 参数值。b 是伽马分布的“形状”参数。
xarray_like: 非负实数值，来自伽马分布的域。
outndarray，可选: 如果给出第四个参数，它必须是一个 numpy.ndarray，其大小与 a、b 和 x 的广播结果相匹配。out 是该函数返回的数组。

返回:

a标量或 ndarray: a 参数的值，使得 p = gdtr(a, b, x)`. ``1/a 是伽马分布的“尺度”参数。

另请参见

gdtr: 伽马分布的 CDF。
gdtrib: gdtr(a, b, x) 相对于 b 的逆。
gdtrix: gdtr(a, b, x) 相对于 x 的逆。

备注

CDFLIB [1] Fortran 例程 cdfgam 的包装器。

累积分布函数 p 使用 DiDinato 和 Morris 的例程计算 [2]。 a 的计算涉及搜索产生所需 p 值的过程。搜索依赖于 p 随 a 的单调性。

参考文献

[1]

Barry Brown, James Lovato, and Kathy Russell, CDFLIB: Library of Fortran Routines for Cumulative Distribution Functions, Inverses, and Other Parameters.

[2]

DiDinato, A. R. and Morris, A. H., Computation of the incomplete gamma function ratios and their inverse. ACM Trans. Math. Softw. 12 (1986), 377-393.

示例

首先评估 gdtr。

>>> from scipy.special import gdtr, gdtria
>>> p = gdtr(1.2, 3.4, 5.6)
>>> print(p)
0.94378087442

验证逆函数。

>>> gdtria(p, 3.4, 5.6)
1.2