Question

我有这两个数组/矩阵，它们表示2个离散随机变量X和Y的联合分布。我以这种格式表示它们是因为我想使用numpy.cov函数，而该格式似乎是{ {1}}要求。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.cov.html

cov

如何根据给定的X和Y联合分布来计算X（以及Y）的边际分布？我的意思是...有没有可以调用的库方法？

我想得到例如像这样：

joint_distibution_X_Y = [

    [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 
     0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 
     0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 
     0.01, 0.02, 0.03, 0.04],

    [0.002, 0.002, 0.002, 0.002, 
     0.004, 0.004, 0.004, 0.004, 
     0.006, 0.006, 0.006, 0.006, 
     0.008, 0.008, 0.008, 0.008],

]

join_probability_X_Y = [
                0.01, 0.02, 0.04, 0.04, 
                0.03, 0.24, 0.15, 0.06,
                0.04, 0.10, 0.08, 0.08,
                0.02, 0.04, 0.03, 0.02
            ]

我想避免自己对边际分布的计算进行编码。
我认为已经有一些Python库方法了。
这是什么，给定我的数据怎么称呼它？

Answer 1

您可以使用margins：

import numpy as np
from scipy.stats.contingency import margins

join_probability_X_Y = np.array([
                [0.01, 0.02, 0.04, 0.04],
                [0.03, 0.24, 0.15, 0.06],
                [0.04, 0.10, 0.08, 0.08],
                [0.02, 0.04, 0.03, 0.02]
            ])


x, y = margins(join_probability_X_Y)

print(x.T)

输出

[[0.11 0.48 0.3  0.11]]

从Python中的联合分布计算边际分布

1 个答案: