scipy笔记:wishart (威沙特分布)

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威沙特分布理论部分:概率统计笔记:威沙特分布(Wishart Distribution)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

1 使用方法

scipy.stats.wishart(
    df=None, 
    scale=None, 
    seed=None)

1.1 参数解释

df自由度
 scale

        比例矩阵,该矩阵必须对称且为正定。

        在这种情况下,通常用多元法线精度矩阵(协方差矩阵的逆矩阵)来解释比例尺矩阵。

                        ​​​​​​​        ​​​​​​​

from scipy.stats import wishart
y=wishart(10,[[1,0],[0,1]])
y
#<scipy.stats._multivariate.wishart_frozen at 0x1f1081270c8>

 1.2 方法

pdf(x, df, scale)

概率密度函数。

 

logpdf(x, df, scale)

概率密度函数的对数。

 

rvs(df, scale, size=1, random_state=None)

从Wishart分布中抽取随机样本

entropy()

计算Wishart分布的微分熵

以上是关于scipy笔记:wishart (威沙特分布)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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