NumPy 1.14 - numpy.random.f()

numpy.random.f




numpy

numpy.random.f

numpy.random.f(dfnum, dfden, size=None)

F वितरण से नमूने लें।

नमूने निर्दिष्ट मापदंडों के साथ एक एफ वितरण से तैयार किए गए हैं, dfnum (अंश में स्वतंत्रता की डिग्री) और dfden (भाजक में स्वतंत्रता की डिग्री), जहां दोनों पैरामीटर शून्य से अधिक होना चाहिए।

F वितरण का यादृच्छिक रूप (जिसे फिशर वितरण के रूप में भी जाना जाता है) एक निरंतर संभाव्यता वितरण है जो ANOVA परीक्षणों में उत्पन्न होता है, और दो ची-वर्ग चर का अनुपात है।

पैरामीटर:

dfnum : फ्लोट या array_like की फ्लोट्स

अंश में स्वतंत्रता की डिग्री, होना चाहिए> 0।

dfden : फ्लोट या array_like की फ्लोट

हर में स्वतंत्रता की डिग्री> 0 होनी चाहिए।

आकार : इंट या टुपल इन्टस, वैकल्पिक

आउटपुट आकार। यदि दी गई आकृति है, जैसे, (m, n, k) , तो m * n * k नमूने खींचे जाते हैं। यदि आकार None (डिफ़ॉल्ट), यदि dfnum और dfden दोनों स्केलर हैं तो एक एकल मान लौटाया जाता है। अन्यथा, np.broadcast(dfnum, dfden).size नमूने तैयार किए जाते हैं।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray या स्केलर

पैरामीटर किए गए फिशर वितरण से नमूने लिए गए।

यह भी देखें

scipy.stats.f
संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन, वितरण या संचयी घनत्व फ़ंक्शन, आदि।

टिप्पणियाँ

F स्टेटिस्टिक का उपयोग इन-ग्रुप वेरिएंट की तुलना ग्रुप-वर्जन के बीच करने के लिए किया जाता है। वितरण की गणना करना नमूने पर निर्भर करता है, और इसलिए यह समस्या में स्वतंत्रता की संबंधित डिग्री का एक कार्य है। चर dfnum एक संख्या का नमूना होता है ऋणात्मक एक, स्वतंत्रता के बीच-समूह की डिग्री, जबकि dfden स्वतंत्रता के भीतर-समूह की डिग्री है, प्रत्येक समूह में नमूनों की संख्या का योग शून्य से समूहों की संख्या।

संदर्भ

[R439440] ग्लांट्ज़, स्टैंटन ए। "बायोस्टैटिस्टिक्स का प्राइमर।", मैकग्रा-हिल, फिफ्थ संस्करण, 2002।
[R440440] विकिपीडिया, "एफ-वितरण", http://en.wikipedia.org/wiki/F-distribution

उदाहरण

Glantz [1] से एक उदाहरण, पीपी 47-40:

दो समूह, मधुमेह के बच्चे (25 लोग) और बिना मधुमेह वाले लोगों के बच्चे (25 नियंत्रण)। उपवास रक्त ग्लूकोज मापा गया था, मामले समूह का औसत मूल्य 86.1 था, नियंत्रण का औसत मूल्य 82.2 था। मानक विचलन क्रमशः 2.09 और 2.49 थे। क्या ये आंकड़े शून्य परिकल्पना के अनुरूप हैं कि माता-पिता की मधुमेह की स्थिति उनके बच्चों के रक्त शर्करा के स्तर को प्रभावित नहीं करती है? डेटा से एफ आंकड़े की गणना 36.01 का मूल्य देता है।

वितरण से नमूने लें:

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

शीर्ष 1% नमूनों की निचली सीमा निम्न है:

>>> sort(s)[-10]
7.61988120985

तो लगभग 1% संभावना है कि F आँकड़ा 7.62 से अधिक होगा, मापा मूल्य 36 है, इसलिए शून्य परिकल्पना को 1% के स्तर पर अस्वीकार कर दिया जाता है।