分布¶

本节收集了各种用于统计分布的附加函数和方法。

经验分布¶

`ECDF`(x[, side])	将数组的经验 CDF 返回为阶梯函数。
`ECDFDiscrete`(x[, freq_weights, side])	将数组的经验加权 CDF 返回为阶梯函数。
`StepFunction`(x, y[, ival, sorted, side])	一个基本的阶梯函数。
`monotone_fn_inverter`(fn, x[, vectorized])	给定一个单调函数 fn（没有进行检查以验证单调性）和一组 x 值，从其在 x 上的值返回其反函数的线性插值近似值。

discrete 模块包含用于基于连续分布离散化的计数分布的类，以及特定计数分布，这些分布在 scipy.distributions 中不可用，例如广义泊松和零膨胀计数模型。

后者主要用于支持 statsmodels.discrete 中的相应模型。某些方法没有专门实现，将使用可能缓慢的继承通用方法。

`DiscretizedCount`(args, *kwds)	基于离散分布的计数分布
`DiscretizedModel`(endog[, exog, distr])	用于拟合离散分布的实验模型
`genpoisson_p`	广义泊松分布
`zigenpoisson`	零膨胀广义泊松分布
`zinegbin`	零膨胀广义负二项式分布
`zipoisson`	零膨胀泊松分布

copula 子模块提供了用于对参数之间的依赖关系进行建模的类。Copulae 用于构建多变量联合分布并提供一组函数，例如采样、PDF、CDF。

`CopulaDistribution`(copula, marginals[, cop_args])	多变量 copula 分布
`ArchimedeanCopula`(transform[, args, k_dim])	Archimedean copula 的基类
`FrankCopula`([theta, k_dim])	Frank copula。
`ClaytonCopula`([theta, k_dim])	Clayton copula。
`GumbelCopula`([theta, k_dim])	Gumbel copula。
`GaussianCopula`([corr, k_dim, allow_singular])	高斯 copula。
`StudentTCopula`([corr, df, k_dim])	学生 t copula。
`ExtremeValueCopula`(transform[, args, k_dim])	从 Pickand 依赖函数构建的极值 copula。
`IndependenceCopula`([k_dim])	独立 copula。

偏态分布

基于 Gram-Charlier 展开的分布

`pdf_moments_st`(cnt)	给定中心矩列表（第一个是均值）返回扩展的高斯 pdf 函数。
`pdf_mvsk`(mvsk)	给定 1 阶矩、2 阶矩、偏度和 Fisher（超）峰度列表，返回扩展的高斯 pdf 函数。
`pdf_moments`(cnt)	给定中心矩列表（第一个是均值）返回扩展的高斯 pdf 函数。
`NormExpan_gen`(args, **kwds)	正态分布的 Gram-Charlier 展开

多元正态分布的 cdf，用于 scipy.stats

`mvstdnormcdf`(lower, upper, corrcoef, **kwds)	标准化多元正态累积分布函数
`mvnormcdf`(upper, mu, cov[, lower])	多元正态累积分布函数

单变量分布可以通过对现有单变量分布进行非线性变换来生成。 Transf_gen 是一个类，可以从单调变换生成一个新的分布，TransfTwo_gen 可以使用驼峰形或 U 形变换，例如 abs 或平方。其余对象是特例。

`TransfTwo_gen`(kls, func, funcinvplus, ...)	基于非单调（U 形或驼峰形变换）的分布
`Transf_gen`(kls, func, funcinv, args, *kwargs)	用于连续随机变量的非线性单调变换的类
`ExpTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	基于对数/指数变换的分布
`LogTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	基于对数/指数变换的分布
`SquareFunc`()	用于保存具有逆函数和导数的二次函数的类
`absnormalg`	基于非单调（U 形或驼峰形变换）的分布
`invdnormalg`	用于连续随机变量的非线性单调变换的类
`loggammaexpg`	随机变量非线性单调变换的单变量分布
`lognormalg`	用于连续随机变量的非线性单调变换的类
`negsquarenormalg`	基于非单调（U 形或驼峰形变换）的分布
`squarenormalg`	基于非单调（U 形或驼峰形变换）的分布
`squaretg`	基于非单调（U 形或驼峰形变换）的分布

`check_random_state`([seed])	将 seed 转换为随机数生成器。

最后更新：2024 年 10 月 3 日