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Python numpy random.mtrand.RandomState.chisquare用法及代码示例


用法：

RandomState.chisquare(df, size=None)

从chi-square分布中抽取样本。

对每个具有标准正态分布(均值0，方差1)的df独立随机变量进行平方和求和时，结果分布为chi-square(请参见注释)。此分布通常用于假设检验中。

参数：
df： ： float 或 array_like of floats

自由度数必须大于0。

size： ： int 或 tuple of ints, 可选参数

输出形状。如果给定的形状是(m, n, k)， 然后m * n * k抽取样品。如果尺寸是None(默认)，如果返回一个值df是标量。除此以外，np.array(df).size抽取样品。
返回值：
out： ： ndarray或标量

从参数化的chi-square分布中抽取样本。
异常：
ValueError：

当df <= 0或尺寸不合适时(例如size=-1) 给出。

注意：

通过将df独立，标准正态分布的随机变量的平方求和而获得的变量：

Q = \sum_{i=0}^{\mathtt{df}} X^2_i

是chi-square分布，表示为

Q \sim \chi^2_k.

chi-squared分布的概率密度函数为

p(x) = \frac{(1/2)^{k/2}}{\Gamma(k/2)} x^{k/2 - 1} e^{-x/2},

哪里\Gamma是伽玛函数，

\Gamma(x) = \int_0^{-\infty} t^{x - 1} e^{-t} dt.

参考文献：

[1]NIST “Engineering Statistics Handbook”https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3666.htm

例子：

>>> np.random.chisquare(2,4)
array([ 1.89920014,  9.00867716,  3.13710533,  5.62318272]) # random

注：本文由纯净天空筛选整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.chisquare。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。