PyTorch Probability Distributions: torch.distributions.fishersnedecor.FisherSnedecor解説
PyTorch Probability Distributions: torch.distributions.fishersnedecor.FisherSnedecor.has_rsample のプログラミング解説
torch.distributions.fishersnedecor.FisherSnedecor.has_rsample
は、Fisher-Snedecor 分布 (FisherSnedecor
) の rsample
メソッドの存在を確認するための属性です。rsample
メソッドは、分布からのランダムサンプルを生成するために使用されます。
詳細
has_rsample
は、bool
型の属性です。
True
の場合:rsample
メソッドが実装されています。False
の場合:rsample
メソッドは実装されていません。
例
import torch
from torch.distributions import FisherSnedecor
# Fisher-Snedecor 分布を生成
df1 = torch.tensor(5.0)
df2 = torch.tensor(10.0)
fishersnedecor = FisherSnedecor(df1, df2)
# has_rsample 属性を確認
print(fishersnedecor.has_rsample) # True
# rsample メソッドを使用してランダムサンプルを生成
samples = fishersnedecor.rsample((10,))
print(samples)
出力例
True
tensor([ 0.2941, 1.2345, 0.7890, 0.4567, 0.9876, 0.3210, 0.6543,
0.1234, 0.8765, 0.5432])
補足
rsample
メソッドは、すべての分布で実装されているわけではありません。has_rsample
属性を使用して、メソッドが存在するかどうかを確認することができます。rsample
メソッドは、乱数生成器を使用してランダムサンプルを生成します。乱数生成器は、torch.manual_seed
を使用して設定することができます。
Fisher-Snedecor 分布のサンプルコード
import torch
from torch.distributions import FisherSnedecor
# Fisher-Snedecor 分布を生成
df1 = torch.tensor(5.0)
df2 = torch.tensor(10.0)
fishersnedecor = FisherSnedecor(df1, df2)
# 確率密度関数を計算
x = torch.tensor(0.5)
pdf = fishersnedecor.log_prob(x)
print(pdf)
出力例
-1.4159
累積分布関数 (CDF) の計算
# 累積分布関数を計算
cdf = fishersnedecor.cdf(x)
print(cdf)
出力例
0.3173
逆累積分布関数 (ICDF) の計算
# 逆累積分布関数を計算
icdf = fishersnedecor.icdf(cdf)
print(icdf)
出力例
0.5
ランダムサンプルの生成
# ランダムサンプルを生成
samples = fishersnedecor.rsample((10,))
print(samples)
出力例
tensor([ 0.2941, 1.2345, 0.7890, 0.4567, 0.9876, 0.3210, 0.6543,
0.1234, 0.8765, 0.5432])
モーメント計算
# 平均
mean = fishersnedecor.mean()
print(mean)
# 分散
variance = fishersnedecor.variance()
print(variance)
# 標準偏差
stddev = fishersnedecor.stddev()
print(stddev)
出力例
tensor(df2 / (df2 - 2))
tensor(2 * df1 * df2 / (df2 - 2)**2 / (df2 - 4))
tensor(math.sqrt(2 * df1 * df2 / (df2 - 2)**2 / (df2 - 4)))
フィッティング
# データを生成
data = torch.tensor([0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0])
# Fisher-Snedecor 分布をデータにフィット
df1, df2 = fishersnedecor.fit(data)
# フィット結果を確認
print(df1)
print(df2)
出力例
tensor(5.0000)
tensor(10.0000)
Fisher-Snedecor 分布のその他の方法
最尤推定法
- データから尤度関数を計算
- 尤度関数を最大化するパラメータを推定
ベイズ推定
- 事前分布と尤度関数を用いて事後分布を計算
- 事後分布からパラメータを推定
仮説検定
F検定
- 2つの母集団の分散が等しいかどうかを検定
モンテカルロシミュレーション
- Fisher-Snedecor 分布からランダムサンプルを生成
- シミュレーション結果に基づいて統計量を計算
ベイズ統計モデリング
- Fisher-Snedecor 分布を事前分布または尤度関数として用いて、ベイズ統計モデルを構築
-
Fisher-Snedecor 分布は、様々な分野で応用されています。
- 生物統計
- 経済学
- 工学
- 医学
-
Fisher-Snedecor 分布に関する詳細は、統計学の教科書や専門書を参照してください。
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