dask.array.random.chisquare
dask.array.random.chisquare¶
- dask.array.random.chisquare(*args, **kwargs)¶
从卡方分布中抽取样本。
此文档字符串是从 numpy.random.mtrand.RandomState.chisquare 复制的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
当 df 个独立的随机变量，每个都具有标准正态分布（均值0，方差1），被平方并求和时，得到的结果分布是卡方分布（见注释）。这种分布常用于假设检验。
备注
新代码应使用 ~numpy.random.Generator 实例的 ~numpy.random.Generator.chisquare 方法；请参阅 Quick start。
- 参数
- df浮点数或浮点数的类数组对象
自由度数目，必须大于0。
- 大小int 或 int 的元组，可选
输出形状。如果给定的形状是，例如，
(m, n, k)，那么会抽取m * n * k个样本。如果大小是None``（默认），当 ``df是标量时，返回一个单一值。否则，会抽取np.array(df).size个样本。
- 返回
- 出ndarray 或标量
从参数化的卡方分布中抽取样本。
- Raises
- ValueError
当 df <= 0 或当给定不适当的 size （例如
size=-1）时。
参见
random.Generator.chisquare应用于新代码。
注释
通过将 df 个独立的标准正态分布随机变量的平方相加得到的变量：
\[Q = \sum_{i=0}^{\mathtt{df}} X^2_i\]是卡方分布的，记作
\[ \begin{align}\begin{aligned}Q \sim \chi^2_k.\\Q 服从 \chi^2_k 分布。\end{aligned}\end{align} \]卡方分布的概率密度函数是
\[p(x) = \frac{(1/2)^{k/2}}{\Gamma(k/2)} x^{k/2 - 1} e^{-x/2},\]其中 \(\Gamma\) 是伽马函数，
\[\Gamma(x) = \int_0^{-\infty} t^{x - 1} e^{-t} dt.\]参考文献
示例
>>> np.random.chisquare(2,4) array([ 1.89920014, 9.00867716, 3.13710533, 5.62318272]) # random