scipy.special.gdtrix#

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

gdtr 关于 x 的反函数。

返回 p = gdtr(a, b, x) 中关于参数 x 的反函数，其中 p 是伽马分布的累积分布函数。这也被称为分布的第 p 个分位数。

参数:

aarray_like: gdtr(a, b, x) 的 a 参数值。1/a 是伽马分布的“尺度”参数。
barray_like: gdtr(a, b, x) 的 b 参数值。b 是伽马分布的“形状”参数。
parray_like: 概率值。
outndarray, optional: 如果给定第四个参数，它必须是一个 numpy.ndarray，其大小与 a、b 和 x 的广播结果匹配。 out 然后是函数返回的数组。

返回:

x标量或 ndarray: x 参数的值，使得 p = gdtr(a, b, x)。

另请参阅

gdtr: 伽马分布的累积分布函数。
gdtria: 关于 gdtr(a, b, x) 的 a 的反函数。
gdtrib: 关于 gdtr(a, b, x) 的 b 的反函数。

注释

CDFLIB [1] Fortran 例程 cdfgam 的包装器。

累积分布函数 p 是使用 DiDinato 和 Morris [2] 的例程计算的。 x 的计算涉及搜索产生所需的 p 值的 x 值。搜索依赖于 p 随 x 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, gdtrix
>>> p = gdtr(1.2, 3.4, 5.6)
>>> print(p)
0.94378087442

验证反函数。

>>> gdtrix(1.2, 3.4, p)
5.5999999999999996