是否有支持加权协方差计算的python统计软件包(即每个观察值都有权重)?不幸numpy.cov不支持重量。支持加权协方差计算的Python软件包
最好在numpy/scipy框架下工作(即能够使用numpy数组来加速计算)。
非常感谢!
是否有支持加权协方差计算的python统计软件包(即每个观察值都有权重)?不幸numpy.cov不支持重量。支持加权协方差计算的Python软件包
最好在numpy/scipy框架下工作(即能够使用numpy数组来加速计算)。
非常感谢!
statsmodels在stats
中加权协方差计算。
但是,我们仍然也可以直接计算的话:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""descriptive statistic with case weights
Author: Josef Perktold
"""
import numpy as np
from statsmodels.stats.weightstats import DescrStatsW
np.random.seed(987467)
x = np.random.multivariate_normal([0, 1.], [[1., 0.5], [0.5, 1]], size=20)
weights = np.random.randint(1, 4, size=20)
xlong = np.repeat(x, weights, axis=0)
ds = DescrStatsW(x, weights=weights)
print 'cov statsmodels'
print ds.cov
self = ds #alias to use copied expression
ds_cov = np.dot(self.weights * self.demeaned.T, self.demeaned)/self.sum_weights
print '\nddof=0'
print ds_cov
print np.cov(xlong.T, bias=1)
# calculating it directly
ds_cov0 = np.dot(self.weights * self.demeaned.T, self.demeaned)/\
(self.sum_weights - 1)
print '\nddof=1'
print ds_cov0
print np.cov(xlong.T, bias=0)
此打印:
cov statsmodels
[[ 0.43671986 0.06551506]
[ 0.06551506 0.66281218]]
ddof=0
[[ 0.43671986 0.06551506]
[ 0.06551506 0.66281218]]
[[ 0.43671986 0.06551506]
[ 0.06551506 0.66281218]]
ddof=1
[[ 0.44821249 0.06723914]
[ 0.06723914 0.68025461]]
[[ 0.44821249 0.06723914]
[ 0.06723914 0.68025461]]
编者按
最初的答案已经statsmodels指出的错误在此期间固定。
看起来像statsmodels错误[在2013年修复](https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/370#issuecomment-15357376)。 – drevicko 2016-09-02 13:36:12
@ Mayou36感谢您的编辑。当我看到它时,它已经被拒绝了。我更新了我的答案以反映修正的statsmodels版本 – user333700 2016-10-18 19:10:01
http://www-pcmdi.llnl.gov/svn/repository/cdat/trunk/Packages/genutil/Lib/statistics.py - 试试那个? – 2012-07-12 00:47:44
statsmodels几乎拥有它 – user333700 2012-07-12 21:05:47