numpy.random.RandomState.f

метод

RandomState.f(dfnum, dfden, size=None)

Генерация выборок из распределения Фишера-Снедекора.

Выборка генерируется из распределения Фишера-Снедекора со 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 известна как распределение Фишера) представляет собой непрерывное вероятностное распределение, которое возникает при проверке гипотез в дисперсионном анализе, и является отношением двух хи-квадрат величин.

Примечание

Новый код должен использовать метод f экземпляра default_rng() вместо этого; см. random-quick-start.

Параметры

dfnumfloat or array_like of floats

Степени свободы в числителе, должно быть > 0.

dfdenfloat or array_like of float

Степени свободы в знаменателе, должно быть > 0.

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок генерируется. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если dfnum и dfden являются скалярами. В противном случае генерируется np.broadcast(dfnum, dfden).size выборок.

Возвращаемое значение

outndarray or scalar

Сгенерированные выборки из распределения Фишера.

См. также

scipy.stats.f

функция плотности вероятности, распределение или функция кумулятивного распределения и т.д.

Generator.f

который следует использовать для нового кода.

Примечания

Статистика Фишера используется для сравнения внутригрупповых дисперсий с межгрупповыми дисперсиями. Вычисление распределения зависит от выборки, поэтому оно является функцией соответствующих степеней свободы в задаче. Переменная dfnum представляет собой количество выборок минус один, степени свободы между группами, в то время как dfden - степени свободы внутри групп, сумма количества выборок в каждой группе минус количество групп.

Ссылки

1

Glantz, Stanton A. “Руководство по биостатистике.”, McGraw-Hill, пятое издание, 2002.

2

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

Примеры

Пример из Glantz[1], стр. 47-40:

Две группы: дети диабетиков (25 человек) и дети без диабета (25 контрольных). Измерялся уровень глюкозы в плазме натощак, в группе случаев среднее значение составляло 86,1, в контрольной группе — 82,2. Стандартные отклонения составляли 2,09 и 2,49 соответственно. Согласуются ли эти данные с нулевой гипотезой о том, что статус диабета родителей не влияет на уровень глюкозы в крови их детей? Вычисление статистики Фишера по данным дает значение 36,01.

Генерация выборок 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 примерно 1% вероятность того, что статистика Фишера превысит 7,62. Измеренное значение равно 36, поэтому нулевая гипотеза отвергается на уровне значимости 1%.