numpy.random.f#

random.f(dfnum, dfden, размер=None)#

Извлечение выборок из распределения Фишера.

Выборки берутся из F-распределения с заданными параметрами, dfnum (степени свободы в числителе) и dfden (степени свободы в знаменателе), где оба параметра должны быть больше нуля.

Случайная величина распределения Фишера (также известного как распределение Фишера) — это непрерывное распределение вероятностей, возникающее в тестах ANOVA и представляющее собой отношение двух хи-квадрат случайных величин.

Примечание

Новый код должен использовать f метод Generator экземпляр вместо; пожалуйста, смотрите Быстрый старт.

Параметры:

dfnumfloat или array_like из float: Степени свободы в числителе, должны быть > 0.
dfdenfloat или array_like из float: Степени свободы в знаменателе, должны быть > 0.
размерint или кортеж ints, опционально: Форма вывода. Если заданная форма, например, (m, n, k), затем m * n * k образцы извлекаются. Если size равен None (по умолчанию), возвращается единственное значение, если dfnum и dfden оба являются скалярами. В противном случае, np.broadcast(dfnum, dfden).size выбираются образцы.

Возвращает:

выходndarray или скаляр: Выборки, извлечённые из параметризованного распределения Фишера.

Смотрите также

scipy.stats.f: функция плотности вероятности, распределение или интегральная функция распределения и т.д.
random.Generator.f: который следует использовать для нового кода.

Примечания

F-статистика используется для сравнения внутригрупповых дисперсий с межгрупповыми дисперсиями. Расчет распределения зависит от выборки и поэтому является функцией соответствующих степеней свободы в задаче. Переменная dfnum это количество выборок минус один, степени свободы между группами, в то время как dfden является степенями свободы внутри групп, суммой количества выборок в каждой группе минус количество групп.

Ссылки

[1]

Гланц, Стэнтон А. «Primer of Biostatistics.», McGraw-Hill, Пятое издание, 2002.

[2]

Википедия, «F-распределение», https://en.wikipedia.org/wiki/F-distribution

Примеры

Пример из Glantz[1], стр. 47-40:

Две группы: дети диабетиков (25 человек) и дети людей без диабета (25 контрольных). Измерялся уровень глюкозы в крови натощак, в группе случаев среднее значение составило 86.1, в контрольной группе — 82.2. Стандартные отклонения были 2.09 и 2.49 соответственно. Согласуются ли эти данные с нулевой гипотезой о том, что диабетический статус родителей не влияет на уровень глюкозы в крови их детей? Расчет F-статистики по данным дает значение 36.01.

Извлечь выборки из распределения:

>>> dfnum = 1. # between group degrees of freedom
>>> dfden = 48. # within groups degrees of freedom
>>> s = np.random.f(dfnum, dfden, 1000)

Нижняя граница для верхних 1% выборок:

>>> np.sort(s)[-10]
7.61988120985 # random

Таким образом, существует около 1% вероятности, что F-статистика превысит 7,62, измеренное значение равно 36, поэтому нулевая гипотеза отвергается на уровне 1%.