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scipy stats binom cdf返回nan

scipy python

Him · 技术社区 · 7 年前

如果我理解正确 cdf 为了一个 scipy.stats 离散分布应该返回值的概率之和,直到给定的参数。

scipy.stats.binom(7000000000, 0.5).cdf(6999999999) 应该返回几乎完全为1的值,因为在70亿次试验中,有50/50的机会,在70亿次减去1次或更少的试验中获得成功的概率是非常确定的。相反,我得到了 np.nan . 事实上,对于提供给 .cdf 除了70亿(或更多),我回来了 np.nan公司

scipy.统计 分发版可以处理文档中没有的内容吗?

1 回复 | 直到 7 年前

zuko3d 7 年前

热释光;博士

在内部计算期间缺少浮点精度。尽管scipy是一个Python库,但它的核心是用C编写的,并且使用C数字类型。

我举个例子:

import scipy.stats

for i in range (13):
    trials = 10 ** i
    print(f"i: {i}\tprobability: {scipy.stats.binom(trials, 0.5).cdf(trials - 1)}")

i: 0    probability: 0.5
i: 1    probability: 0.9990234375
i: 2    probability: 0.9999999999999999
i: 3    probability: 0.9999999999999999
i: 4    probability: 0.9999999999999999
i: 5    probability: 0.9999999999999999
i: 6    probability: 0.9999999999999999
i: 7    probability: 0.9999999999999999
i: 8    probability: 0.9999999999999999
i: 9    probability: 0.9999999999999999
i: 10   probability: nan
i: 11   probability: nan
i: 12   probability: nan

原因在于二项分布的CDF公式(我不能嵌入图像,所以这里有到wiki的链接: https://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_distribution

在scipy源代码中,我们将看到此实现的参考: http://www.netlib.org/cephes/doubldoc.html#bdtr

trials ( incbet.c, line 375: ai = 1.0 / a; 这里叫 a ,但nwm)。如果你的 审判 log(0) 未定义,等于 np.nan

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