scipy.special.ncfdtridfd#

scipy.special.ncfdtridfd(dfn, p, nc, f, выход=None) = 'ncfdtridfd'>#

Вычислить степени свободы (знаменатель) для нецентрального F-распределения.

Это обратное относительно dfd of ncfdtr. См. ncfdtr для получения дополнительной информации.

Параметры:

dfnarray_like: Степени свободы числителя суммы квадратов. Диапазон (0, inf).
parray_like: Значение функции распределения. Должно быть в диапазоне [0, 1].
ncarray_like: Параметр нецентральности. Должен быть в диапазоне (0, 1e4).
farray_like: Квантили, т.е. верхний предел интегрирования.
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

dfdскаляр или ndarray: Степени свободы знаменателя суммы квадратов.

Смотрите также

ncfdtr: CDF нецентрального F-распределения.
ncfdtri: Квантильная функция; обратная к ncfdtr относительно f.
ncfdtridfn: Обратная функция для ncfdtr относительно dfn.
ncfdtrinc: Обратная функция для ncfdtr относительно nc.

Примечания

Значение кумулятивного нецентрального F-распределения не обязательно монотонно по степеням свободы. Таким образом, могут существовать два значения, дающих заданное значение CDF. Эта процедура предполагает монотонность и найдет произвольное из двух значений.

Примеры

>>> from scipy.special import ncfdtr, ncfdtridfd

Вычислить CDF для нескольких значений dfd:

>>> dfd = [1, 2, 3]
>>> p = ncfdtr(2, dfd, 0.25, 15)
>>> p
array([ 0.8097138 ,  0.93020416,  0.96787852])

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

>>> ncfdtridfd(2, p, 0.25, 15)
array([ 1.,  2.,  3.])