本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.t
的用法。
用法:
scipy.stats.t = <scipy.stats._continuous_distns.t_gen object>#
学生的 t 连续随机变量。
对于非中心 t 分布,请参见
nct
。作为
rv_continuous
类的实例,t
对象从它继承了一组通用方法(完整列表见下文),并用特定于此特定发行版的详细信息来完成它们。注意:
t
的概率密度函数为:其中
df
)满足 。 是伽玛函数(scipy.special.gamma
)。 是实数,自由度参数 (在实现中表示为上面的概率密度在“standardized” 表格中定义。要移动和/或缩放分布,请使用
loc
和scale
参数。具体来说,t.pdf(x, df, loc, scale)
等同于t.pdf(y, df) / scale
和y = (x - loc) / scale
。请注意,移动分布的位置不会使其成为“noncentral” 分布;某些分布的非中心概括可在单独的类中获得。例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.stats import t >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)
计算前四个时刻:
>>> df = 2.74 >>> mean, var, skew, kurt = t.stats(df, moments='mvsk')
显示概率密度函数(
pdf
):>>> x = np.linspace(t.ppf(0.01, df), ... t.ppf(0.99, df), 100) >>> ax.plot(x, t.pdf(x, df), ... 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='t 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 “frozen” RV 对象,其中包含固定的给定参数。
冻结分布并显示冻结的
pdf
:>>> rv = t(df) >>> ax.plot(x, rv.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')
检查
cdf
和ppf
的准确性:>>> vals = t.ppf([0.001, 0.5, 0.999], df) >>> np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], t.cdf(vals, df)) True
生成随机数:
>>> r = t.rvs(df, 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()
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.stats.t。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。