分布¶

本节收集了各种用于统计分布的附加函数和方法。

经验分布¶

`ECDF`(x[, side])	返回数组的经验累积分布函数作为一个阶跃函数。
`ECDFDiscrete`(x[, freq_weights, side])	返回数组的加权经验累积分布函数作为一个阶梯函数。
`StepFunction`(x, y[, ival, sorted, side])	一个基本的阶跃函数。
`monotone_fn_inverter`(fn, x[, vectorized])	给定一个单调函数 fn（不会进行单调性验证）和一组 x 值，从其在 x 上的值返回其逆函数的线性插值近似值。

The 离散模块包含基于离散化连续分布的计数分布类，以及在scipy.distributions中不可用的特定计数分布，如广义泊松和零膨胀计数模型。

后者主要是为了支持statsmodels.discrete中的相应模型。一些方法没有专门实现，可能会使用潜在的慢速继承通用方法。

`DiscretizedCount`(args, *kwds)	基于离散化分布的计数分布
`DiscretizedModel`(endog[, exog, distr])	拟合离散化分布的实验模型
`genpoisson_p`	广义泊松分布
`zigenpoisson`	零膨胀广义泊松分布
`zinegbin`	零膨胀广义负二项分布
`zipoisson`	零膨胀泊松分布

The copula 子模块提供了用于建模参数之间依赖关系的类。Copulae 用于构建多元联合分布，并提供了一组函数，如采样、PDF、CDF。

`CopulaDistribution`(copula, marginals[, cop_args])	多元Copula分布
`ArchimedeanCopula`(transform[, args, k_dim])	阿基米德 copulas 的基类
`FrankCopula`([theta, k_dim])	Frank 连接函数。
`ClaytonCopula`([theta, k_dim])	Clayton copula.
`GumbelCopula`([theta, k_dim])	Gumbel copula。
`GaussianCopula`([corr, k_dim, allow_singular])	高斯Copula。
`StudentTCopula`([corr, df, k_dim])	学生 t copula。
`ExtremeValueCopula`(transform[, args, k_dim])	由Pickand的依赖函数构造的极值copula。
`IndependenceCopula`([k_dim])	独立copula。

偏斜分布

基于Gram-Charlier展开的分布

`pdf_moments_st`(cnt)	返回给定中心矩列表的高斯展开概率密度函数（第一个是均值）。
`pdf_mvsk`(mvsk)	返回给定一阶、二阶矩、偏度和Fisher（超额）峰度的高斯展开概率密度函数。
`pdf_moments`(cnt)	返回给定中心矩列表的高斯展开概率密度函数（第一个是均值）。
`NormExpan_gen`(args, **kwds)	正态分布的Gram-Charlier展开

多元正态分布的累积分布函数封装了scipy.stats

`mvstdnormcdf`(下限, 上限, 相关系数, **kwds)	标准化的多元正态累积分布函数
`mvnormcdf`(upper, mu, cov[, lower])	多元正态累积分布函数

单变量分布可以通过对现有单变量分布进行非线性变换来生成。Transf_gen 是一个可以从单调变换生成新分布的类，TransfTwo_gen 可以使用驼峰形或U形变换，例如 abs 或 square。其余对象是特殊情况。

`TransfTwo_gen`(kls, func, funcinvplus, ...)	基于非单调（U形或驼峰形变换）的分布
`Transf_gen`(kls, func, funcinv, args, *kwargs)	用于非线性单调变换连续随机变量的类
`ExpTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	基于对数/指数变换的分布
`LogTransf_gen`(kls, args, *kwargs)	基于对数/指数变换的分布
`SquareFunc`()	用于保存二次函数及其反函数和导数的类
`absnormalg`	基于非单调（U形或驼峰形变换）的分布
`invdnormalg`	用于非线性单调变换连续随机变量的类
`loggammaexpg`	随机变量的非线性单调变换的单变量分布
`lognormalg`	用于非线性单调变换连续随机变量的类
`negsquarenormalg`	基于非单调（U形或驼峰形变换）的分布
`squarenormalg`	基于非单调（U形或驼峰形变换）的分布
`squaretg`	基于非单调（U形或驼峰形变换）的分布

`check_random_state`([seed])	将种子转换为随机数生成器。

Last update: Oct 16, 2024