scipy.stats.nct

scipy.stats.nct = <scipy.stats._continuous_distns.nct_gen object>

非中心学生 t 连续随机变量。

作为 rv_continuous 类的一个实例，nct 对象继承了它的一系列通用方法（完整列表见下文），并根据此特定分布的细节对其进行了补充。

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 有时更精确)。
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)	指定阶数的非中心矩。
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)	（微分）随机变量的熵。
fit(data)	通用数据的参数估计。有关关键字参数的详细文档，请参见 scipy.stats.rv_continuous.fit 。
expect(func, args=(df, nc), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, **kwds)	函数（单参数）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)	在中位数周围等面积的置信区间。

注释

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

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

在实线上具有非中心学生t分布。自由度参数 \(k\) （在实现中表示为 df）满足 \(k > 0\)，而非中心参数 \(c\) （在实现中表示为 nc）是一个实数。

上述概率密度是以“标准化”形式定义的。要移动和/或缩放分布，请使用 loc 和 scale 参数。具体来说，nct.pdf(x, df, nc, loc, scale) 完全等同于 nct.pdf(y, df, nc) / scale，其中 y = (x - loc) / scale。请注意，移动分布的位置并不会使其成为“非中心”分布；某些分布的非中心泛化版本可在单独的类中获得。

示例

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

计算前四个矩：

>>> df, nc = 14, 0.24
>>> 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，分布对象可以被调用（作为一个函数）来固定形状、位置和尺度参数。这将返回一个持有给定参数固定的“冻结”RV对象。

冻结分发并显示冻结的 pdf：

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

检查 cdf 和 ppf 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()

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