分布¶

このセクションでは、統計分布のためのさまざまな追加関数とメソッドを収集します。

経験的分布¶

`ECDF`(x[, side])	配列の経験的 CDF をステップ関数として返します。
`ECDFDiscrete`(x[, freq_weights, side])	配列の経験的加重 CDF をステップ関数として返します。
`StepFunction`(x, y[, ival, sorted, side])	基本的なステップ関数。
`monotone_fn_inverter`(fn, x[, vectorized])	単調関数fn(単調性を検証するためのチェックは行われない)とx値の集合が与えられたとき、x上の値からその逆数への線形補間近似を返します。

discrete モジュールには、連続分布の離散化に基づくカウント分布のクラスと、一般化されたポアソンやゼロインフレーションカウントモデルのような scipy.distributions では利用できない特定のカウント分布のクラスが含まれています。

後者は主に statsmodels.discrete の対応するモデルをサポートしています。一部のメソッドは特に実装されておらず、継承された遅い汎用メソッドを使用する可能性があります。

`DiscretizedCount`(args, *kwds)	離散化分布に基づくカウント分布
`DiscretizedModel`(endog[, exog, distr])	離散化分布に適合する実験モデル
`genpoisson_p`	一般化ポアソン分布
`zigenpoisson`	Zero Inflated Generalized Poisson distribution
`zinegbin`	ゼロインフレーション一般化負二項分布
`zipoisson`	ゼロインフレーションポアソン分布

copula サブモジュールは、パラメータ間の依存関係をモデル化するクラスを提供します。コピュラは、多変量結合分布を構築し、サンプリング、PDF、CDF などの一連の機能を提供するために使用されます。

`CopulaDistribution`(copula, marginals[, cop_args])	多変量コピュラ分布
`ArchimedeanCopula`(transform[, args, k_dim])	アルキメデスコピュラの基本クラス
`FrankCopula`([theta, k_dim])	フランクコピュラ。
`ClaytonCopula`([theta, k_dim])	クレイトンコピュラ。
`GumbelCopula`([theta, k_dim])	グンベルコピュラ。
`GaussianCopula`([corr, k_dim, allow_singular])	ガウス・コピュラ。
`StudentTCopula`([corr, df, k_dim])	スチューデントコピュラ。
`ExtremeValueCopula`(transform[, args, k_dim])	Pickand の依存関数から構築された極値コピュラ。
`IndependenceCopula`([k_dim])	独立性コピュラ。

スキュー分布

グラム・シャルリエ展開に基づく分布

`pdf_moments_st`(cnt)	中心モーメントのリスト (最初のモーメントは平均値) を指定して、ガウス拡張 pdf 関数を返します。
`pdf_mvsk`(mvsk)	1 次モーメント、2 次モーメント、スキュー、およびフィッシャー (過剰) 尖度のリストを指定して、ガウス拡張 pdf 関数を返します。
`pdf_moments`(cnt)	中心モーメントのリスト (最初のモーメントは平均値) を指定して、ガウス拡張 pdf 関数を返します。
`NormExpan_gen`(args, **kwds)	正規分布のグラム・シャルリエ展開

scipy.stats の 多変量正規 ラッパーの cdf

`mvstdnormcdf`(lower, upper, corrcoef, **kwds)	標準化された多変量正規累積分布関数
`mvnormcdf`(upper, mu, cov[, lower])	多変量正規累積分布関数

単変量分布は、既存の単変量分布の非線形変換から生成できます。 Transf_gen は、単調変換から新しい分布を生成できるクラスです。TransfTwo_gen は、abs や square などのハンプ型またはu型の変換を使用できます。残りのオブジェクトは特殊なケースです。

`TransfTwo_gen`(kls, func, funcinvplus, ...)	非単調（U 型またはハンプ型変換）に基づく分布
`Transf_gen`(kls, func, funcinv, args, *kwargs)	連続確率変数の非線形単調変換のためのクラス
`ExpTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	log/exp変換に基づく分布
`LogTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	log/exp変換に基づく分布
`SquareFunc`()	逆関数と微分を伴う二次関数を保持するクラス
`absnormalg`	非単調（U 型またはハンプ型変換）に基づく分布
`invdnormalg`	連続確率変数の非線形単調変換のためのクラス
`loggammaexpg`	確率変数の非線形単調変換の単変量分布
`lognormalg`	連続確率変数の非線形単調変換のためのクラス
`negsquarenormalg`	非単調（U 型またはハンプ型変換）に基づく分布
`squarenormalg`	非単調（U 型またはハンプ型変換）に基づく分布
`squaretg`	非単調（U 型またはハンプ型変換）に基づく分布

`check_random_state`([seed])	シードを乱数発生器に変えます。

最終更新日: 2025年01月28日