Python SciPy stats.random_table用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.random_table 的用法。

用法:

scipy.stats.random_table = <scipy.stats._multivariate.random_table_gen object>#

來自具有固定邊際總和的獨立樣本的列聯表。

這是具有給定行和列向量和的隨機表的分布。此分布表示行和列獨立的零假設下的隨機表集。它用於獨立性的假設檢驗。

由於假定的獨立性，每個表元素的預期頻率可以根據行和列的總和來計算，因此分布完全由這兩個向量確定。

參數 ：：

row： array_like

每行中表條目的總和。

col： array_like

每列中表條目的總和。

seed： {無，int，np.random.RandomState，np.random.Generator}，可選

用於繪製隨機變量。如果種子是None， 這RandomState使用單例。如果種子是一個 int，一個新的RandomState使用實例，用種子播種。如果種子已經是一個RandomState或者Generator實例，然後使用該對象。默認為None.

注意：

行向量和列向量必須是一維的，不能為空，並且每個向量的總和相同。它們不能包含負數或非整數條目。

分布中的隨機元素是通過 Boyett 生成的[1]或 Patefield 算法[2]。 Boyett 的算法具有 O(N) 時間和空間複雜度，其中 N 是表中條目的總和。 Patefield 的算法具有 O(K x log(N)) 時間複雜度，其中 K 是表中的單元格數量，並且僅需要較小的常量工作空間。默認情況下，房車方法根據輸入選擇最快的算法，但您可以使用關鍵字指定算法方法。允許的值為“boyett” 和“patefield”。

參考：

[1]

10. 博耶特，AS 144 應用。國家主義者。 28(1979)329-332

[2]

W.M.帕特菲爾德，AS 159 應用。國家主義者。 30(1981)91-97

例子：

>>> from scipy.stats import random_table

>>> row = [1, 5]
>>> col = [2, 3, 1]
>>> random_table.mean(row, col)
array([[0.33333333, 0.5       , 0.16666667],
       [1.66666667, 2.5       , 0.83333333]])

或者，可以調用該對象(作為函數)來修複行和列向量和，返回 “frozen” 分布。

>>> dist = random_table(row, col)
>>> dist.rvs(random_state=123)
array([[1., 0., 0.],
       [1., 3., 1.]])