scipy.stats.nct#

scipy.stats.nct = <scipy.stats._continuous_distns.nct_gen object>[source]#

非中心 Student’s t 连续随机变量。

作为 rv_continuous 类的实例,nct 对象继承了它的一组通用方法(请参阅下面的完整列表),并使用此特定分布的详细信息完成它们。

方法

rvs(df, nc, loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)

随机变量。

pdf(x, df, nc, loc=0, scale=1)

概率密度函数。

logpdf(x, df, nc, loc=0, scale=1)

概率密度函数的对数。

cdf(x, df, nc, loc=0, scale=1)

累积分布函数。

logcdf(x, df, nc, loc=0, scale=1)

累积分布函数的对数。

sf(x, df, nc, loc=0, scale=1)

生存函数 (也定义为 1 - cdf,但 sf 有时更准确)。

logsf(x, df, nc, loc=0, scale=1)

生存函数的对数。

ppf(q, df, nc, loc=0, scale=1)

百分点函数(cdf 的逆函数 - 百分位数)。

isf(q, df, nc, loc=0, scale=1)

逆生存函数(sf 的逆函数)。

moment(order, df, nc, loc=0, scale=1)

指定阶的非中心矩。

stats(df, nc, loc=0, scale=1, moments=’mv’)

均值(‘m’)、方差(‘v’)、偏度(‘s’) 和/或 峰度(‘k’)。

entropy(df, nc, loc=0, scale=1)

RV 的(微分)熵。

fit(data)

通用数据的参数估计。 有关关键字参数的详细文档,请参阅 scipy.stats.rv_continuous.fit

expect(func, args=(df, nc), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, **kwds)

函数(一个参数)相对于分布的期望值。

median(df, nc, loc=0, scale=1)

分布的中位数。

mean(df, nc, loc=0, scale=1)

分布的均值。

var(df, nc, loc=0, scale=1)

分布的方差。

std(df, nc, loc=0, scale=1)

分布的标准差。

interval(confidence, df, nc, loc=0, scale=1)

中位数周围具有相等面积的置信区间。

笔记

如果 \(Y\) 是一个标准正态随机变量,\(V\) 是一个独立的卡方随机变量 (chi2),自由度为 \(k\),那么

\[X = \frac{Y + c}{\sqrt{V/k}}\]

在实线上具有非中心 Student’s t 分布。 自由度参数 \(k\) (在实现中表示为 df) 满足 \(k > 0\),非中心参数 \(c\) (在实现中表示为 nc) 是一个实数。

此分布使用来自 Boost Math C++ 库的例程来计算 pdfcdfppfsfisf 方法。 [1]

上面的概率密度以“标准化”形式定义。 要平移和/或缩放分布,请使用 locscale 参数。 具体来说,nct.pdf(x, df, nc, loc, scale)nct.pdf(y, df, nc) / scale 完全等效,其中 y = (x - loc) / scale。 请注意,移动分布的位置不会使其成为“非中心”分布; 某些分布的非中心推广在单独的类中可用。

参考文献

[1]

Boost 开发者。“Boost C++ 库”。 https://boost.ac.cn/

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import nct
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)

获取支持

>>> df, nc = 14, 0.24
>>> lb, ub = nct.support(df, nc)

计算前四个矩

>>> mean, var, skew, kurt = nct.stats(df, nc, moments='mvsk')

显示概率密度函数 (pdf)

>>> x = np.linspace(nct.ppf(0.01, df, nc),
...                 nct.ppf(0.99, df, nc), 100)
>>> ax.plot(x, nct.pdf(x, df, nc),
...        'r-', lw=5, alpha=0.6, label='nct pdf')

或者,可以调用分布对象(作为函数)来固定形状、位置和比例参数。 这将返回一个“冻结”的 RV 对象,其中保存了给定的固定参数。

冻结分布并显示冻结的 pdf

>>> rv = nct(df, nc)
>>> ax.plot(x, rv.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')

检查 cdfppf 的准确性

>>> vals = nct.ppf([0.001, 0.5, 0.999], df, nc)
>>> np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], nct.cdf(vals, df, nc))
True

生成随机数

>>> r = nct.rvs(df, nc, size=1000)

并比较直方图

>>> ax.hist(r, density=True, bins='auto', histtype='stepfilled', alpha=0.2)
>>> ax.set_xlim([x[0], x[-1]])
>>> ax.legend(loc='best', frameon=False)
>>> plt.show()
../../_images/scipy-stats-nct-1.png