scipy.special.ncfdtri#

scipy.special.ncfdtri(dfn, dfd, nc, p, выход=None) = 'ncfdtri'>#

Обратная относительно f CDF нецентрального F-распределения.

См. ncfdtr для получения дополнительной информации.

Параметры:

dfnarray_like: Степени свободы числителя суммы квадратов. Диапазон (0, inf).
dfdarray_like: Степени свободы знаменателя суммы квадратов. Диапазон (0, inf).
ncarray_like: Параметр нецентральности. Диапазон [0, inf).
parray_like: Значение функции распределения. Должно быть в диапазоне [0, 1].
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

fскаляр или ndarray: Квантили, т.е. верхний предел интегрирования.

Смотрите также

ncfdtr: CDF нецентрального F-распределения.
ncfdtridfd: Обратная функция для ncfdtr относительно dfd.
ncfdtridfn: Обратная функция для ncfdtr относительно dfn.
ncfdtrinc: Обратная функция для ncfdtr относительно nc.
scipy.stats.ncf: Нецентральное F-распределение.

Примечания

Эта функция вычисляет квантиль нецентрального F-распределения с использованием библиотеки Boost Math C++ [1].

Обратите внимание на порядок аргументов ncfdtri отличается от такового у похожего ppf метод scipy.stats.ncf. p является последним параметром ncfdtri но первый параметр scipy.stats.ncf.ppf.

Ссылки

[1]

Разработчики Boost. «Boost C++ Libraries». https://www.boost.org/.

Примеры

>>> from scipy.special import ncfdtr, ncfdtri

Вычислить CDF для нескольких значений f:

>>> f = [0.5, 1, 1.5]
>>> p = ncfdtr(2, 3, 1.5, f)
>>> p
array([ 0.20782291,  0.36107392,  0.47345752])

Вычислить обратную матрицу. Мы восстанавливаем значения f, как и ожидалось:

>>> ncfdtri(2, 3, 1.5, p)
array([ 0.5,  1. ,  1.5])