分配¶

本節收集了各種用於統計分配的額外函數和方法。

經驗分配¶

`ECDF`(x[, side])	將數組的經驗 CDF 作為階梯函數返回。
`ECDFDiscrete`(x[, freq_weights, side])	將數組的經驗加權 CDF 作為階梯函數返回。
`StepFunction`(x, y[, ival, sorted, side])	基本階梯函數。
`monotone_fn_inverter`(fn, x[, vectorized])	給定一個單調函數 fn（不進行檢查以驗證單調性）和一組 x 值，從其在 x 上的值返回其反函數的線性插值近似值。

discrete 模組包含基於離散化連續分配的計數分配類別，以及 scipy.distributions 中沒有的特定計數分配，如廣義泊松和零膨脹計數模型。

後者主要用於支援 statsmodels.discrete 中的對應模型。某些方法未具體實作，將使用可能較慢的繼承通用方法。

`DiscretizedCount`(args, *kwds)	基於離散化分配的計數分配
`DiscretizedModel`(endog[, exog, distr])	用於擬合離散化分配的實驗模型
`genpoisson_p`	廣義泊松分配
`zigenpoisson`	零膨脹廣義泊松分配
`zinegbin`	零膨脹廣義負二項分配
`zipoisson`	零膨脹泊松分配

copula 子模組提供用於建立參數之間相依性的模型類別。連結函數用於建構多變量聯合分配，並提供一組函數，如取樣、PDF、CDF。

`CopulaDistribution`(copula, marginals[, cop_args])	多變量連結函數分配
`ArchimedeanCopula`(transform[, args, k_dim])	阿基米德連結函數的基底類別
`FrankCopula`([theta, k_dim])	Frank 連結函數。
`ClaytonCopula`([theta, k_dim])	Clayton 連結函數。
`GumbelCopula`([theta, k_dim])	Gumbel 連結函數。
`GaussianCopula`([corr, k_dim, allow_singular])	高斯連結函數。
`StudentTCopula`([corr, df, k_dim])	學生 t 連結函數。
`ExtremeValueCopula`(transform[, args, k_dim])	從 Pickand 的相依性函數建構的極值連結函數。
`IndependenceCopula`([k_dim])	獨立 copula。

偏態分佈

基於格拉姆-查理展開的分佈

`pdf_moments_st`(cnt)	返回給定中心矩列表（第一個是平均值）的高斯展開 pdf 函數。
`pdf_mvsk`(mvsk)	返回給定第一、第二矩以及偏度和費雪（超）峰度的列表的高斯展開 pdf 函數。
`pdf_moments`(cnt)	返回給定中心矩列表（第一個是平均值）的高斯展開 pdf 函數。
`NormExpan_gen`(args, **kwds)	常態分佈的格拉姆-查理展開

多變數常態的 cdf scipy.stats 的包裝器

`mvstdnormcdf`(lower, upper, corrcoef, **kwds)	標準化多變數常態累積分佈函數
`mvnormcdf`(upper, mu, cov[, lower])	多變數常態累積分佈函數

單變數分佈可以從現有單變數分佈的非線性轉換產生。Transf_gen 是一個類別，可以從單調轉換產生新的分佈，TransfTwo_gen 可以使用駝峰形或 U 形轉換，例如 abs 或 square。其餘的物件是特殊情況。

`TransfTwo_gen`(kls, func, funcinvplus, ...)	基於非單調（U 形或駝峰形轉換）的分佈
`Transf_gen`(kls, func, funcinv, args, *kwargs)	用於連續隨機變數的非線性單調轉換的類別
`ExpTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	基於對數/指數轉換的分佈
`LogTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	基於對數/指數轉換的分佈
`SquareFunc`()	用於持有具有反函數和導數的二次函數的類別
`absnormalg`	基於非單調（U 形或駝峰形轉換）的分佈
`invdnormalg`	用於連續隨機變數的非線性單調轉換的類別
`loggammaexpg`	隨機變數的非線性單調轉換的單變數分佈
`lognormalg`	用於連續隨機變數的非線性單調轉換的類別
`negsquarenormalg`	基於非單調（U 形或駝峰形轉換）的分佈
`squarenormalg`	基於非單調（U 形或駝峰形轉換）的分佈
`squaretg`	基於非單調（U 形或駝峰形轉換）的分佈

`check_random_state`([seed])	將 seed 轉換為隨機數產生器。

上次更新：2024 年 10 月 03 日