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の関数とメソッドを収集しています。

経験分布¶

`ECDF`(x[, side])	配列の経験累積分布関数をステップ関数として返します。
`ECDFDiscrete`(x[, freq_weights, side])	配列の経験的な重み付き累積分布関数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ません）と一連のx値が与えられた場合、xの値からその逆数の線形補間近似を返します。

discrete モジュールには、連続分布を離散化することに基づくカウント分布のクラスと、一般化ポアソンやゼロ膨張カウントモデルのように scipy.distributions には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するためのものです。一部のメソッドは具体的に実装されておらず、潜在的に遅い継承された汎用メソッドを使用します。

`DiscretizedCount`(args, *kwds)	離散化された分布に基づくカウント分布
`DiscretizedModel`(endog[, exog, distr])	離散化された分布を適合させるための実験的なモデル
`genpoisson_p`	一般化ポアソン分布
`zigenpoisson`	ゼロ膨張一般化ポアソン分布
`zinegbin`	ゼロ膨張一般化負の二項分布
`zipoisson`	ゼロ膨張ポアソン分布

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ためのクラスを提供します。コピュラは多変量結合分布を構築するために使用され、サンプリング、PDF、CDFなどの一連の関数を提供します。

`CopulaDistribution`(copula, marginals[, cop_args])	多変量コピュラ分布
`ArchimedeanCopula`(transform[, args, k_dim])	アルキメデス型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tコピュラ。
`ExtremeValueCopula`(transform[, args, k_dim])	ピカンドの依存関数から構築された極値コピュラ。
`IndependenceCopula`([k_dim])	独立コピュラ。

歪み分布

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（最初のものは平均）が与えられた、ガウス展開された pdf 関数を返します。
`pdf_mvsk`(mvsk)	1次、2次モーメント、歪度、フィッシャー（過剰）尖度のリストが与えられたガウス拡張確率密度関数を返します。
`pdf_moments`(cnt)	中心モーメントのリスト（最初のものは平均）が与えられた、ガウス展開された 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 の多変量正規分布の累積分布関数のラッパー

`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あり、TransfTwo_gen は abs や square などのハンプ型または U 字型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 字型またはハンプ型）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`()	逆関数と導関数を持つ二次関数を保持するクラス
`absnormalg`	非単調（U 字型またはハンプ型）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 字型またはハンプ型）変換に基づく分布
`squarenormalg`	非単調（U 字型またはハンプ型）変換に基づく分布
`squaretg`	非単調（U 字型またはハンプ型）変換に基づく分布

`check_random_state`([seed])	seed を乱数ジェネレーターに変換します。

最終更新日: 2024年10月3日