scipy.special.nctdtridf#

scipy.special.nctdtridf(p, nc, t, выход=None) = 'nctdtridf'>#

Вычислить степени свободы для нецентрального t-распределения.

См. nctdtr для получения дополнительной информации.

Параметры:

parray_like: Значения CDF, в диапазоне (0, 1].
ncarray_like: Параметр нецентральности. Должен находиться в диапазоне (-1e6, 1e6).
tarray_like: Квантили, т.е. верхний предел интегрирования.
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

dfскаляр или ndarray: Степени свободы. Если все входные данные скалярные, возвращаемое значение будет float. В противном случае это будет массив.

Смотрите также

nctdtr: CDF нецентрального t распределение.
nctdtrit: Обратная функция распределения (iCDF) нецентрального t-распределения.
nctdtrinc: Вычисление параметра нецентральности, заданного значениями CDF iCDF.

Примеры

>>> from scipy.special import nctdtr, nctdtridf

Вычислить CDF для нескольких значений df:

>>> df = [1, 2, 3]
>>> p = nctdtr(df, 0.25, 1)
>>> p
array([0.67491974, 0.716464  , 0.73349456])

Вычисляем обратную величину. Мы восстанавливаем значения df, как и ожидалось:

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