mixedvines 1.2.0

说明

这个包包含一个基于 对部分离散和部分连续的多元数据建模。这个 多变量分布具有丰富的依赖性 结构和边缘。

对于连续边值，normal和gamma的实现 提供分配。对于离散边值，poisson，二项式和 给出了负二项分布。作为二元copula构造 块，高斯，弗兰克和克莱顿族以及旋转变换 提供家庭。附加的边缘和对copula分布可以是 很容易添加。

该软件包包括抽样、似然计算和推断方法， 所有这些都具有二次复杂度。这些程序组合在一起 用蒙特卡罗积分法估计熵。

有关框架的详细说明，请参见[ONKEN2016]。

文件

mixedvines包的完整文档可在 Read the Docs

要求

该包与Python2.7和3.x兼容，并且需要 NumPy and SciPy。

安装

要安装mixedvines包，请运行：

pip install mixedvines

用法

假设数据以numpy数组samples的形式给出，其形状为(n, d)， 其中，n是样本数，d是每个 样品。首先，指定哪些元素是连续的。例如，如果， 分布有三个元素，第一个和最后一个元素是 连续，而第二个元素是离散的：

is_continuous=[True,False,True]

要将混合的藤蔓植物放入样本：

frommixedvines.mixedvineimportMixedVinevine=MixedVine.fit(samples,is_continuous)

vine现在是一个MixedVine对象。从分布中提取样本， 计算它们的密度并估计以位为单位的分布熵：

samples=vine.rvs(size=100)logpdf=vine.logpdf(samples)(entropy,standard_error_mean)=vine.entropy(sem_tol=1e-2)

要手动构建和可视化一个简单的混合viNe模型：

fromscipy.statsimportnorm,gamma,poissonimportnumpyasnpfrommixedvines.copulaimportGaussianCopula,ClaytonCopula,FrankCopulafrommixedvines.mixedvineimportMixedVineimportmatplotlib.pyplotaspltimportitertools# Manually construct mixed vinedim=3# Dimensionvine=MixedVine(dim)# Specify marginalsvine.set_marginal(0,norm(0,1))vine.set_marginal(1,poisson(5))vine.set_marginal(2,gamma(2,0,4))# Specify pair copulasvine.set_copula(1,0,GaussianCopula(0.5))vine.set_copula(1,1,FrankCopula(4))vine.set_copula(2,0,ClaytonCopula(5))# Calculate probability density function on latticebnds=np.empty((3),dtype=object)bnds[0]=[-3,3]bnds[1]=[0,15]bnds[2]=[0.5,25](x0,x1,x2)=np.mgrid[bnds[0][0]:bnds[0][1]:0.05,bnds[1][0]:bnds[1][1],bnds[2][0]:bnds[2][1]:0.1]points=np.array([x0.ravel(),x1.ravel(),x2.ravel()]).Tpdf=vine.pdf(points)pdf=np.reshape(pdf,x1.shape)# Generate random variatessize=100samples=vine.rvs(size)# Visualize 2d marginals and samplescomb=list(itertools.combinations(range(dim),2))fori,cmbinenumerate(comb):# Sum over all axes not in cmbcmb_inv=tuple(set(range(dim))-set(cmb))margin=np.sum(pdf,axis=cmb_inv).Tplt.subplot(2,len(comb),i+1)plt.imshow(margin,aspect='auto',interpolation='none',cmap='hot',origin='lower',extent=[bnds[cmb[0]][0],bnds[cmb[0]][1],bnds[cmb[1]][0],bnds[cmb[1]][1]])plt.ylabel('$x_'+str(cmb[1])+'$')plt.subplot(2,len(comb),len(comb)+i+1)plt.scatter(samples[:,cmb[0]],samples[:,cmb[1]],s=1)plt.xlim(bnds[cmb[0]][0],bnds[cmb[0]][1])plt.ylim(bnds[cmb[1]][0],bnds[cmb[1]][1])plt.xlabel('$x_'+str(cmb[0])+'$')plt.ylabel('$x_'+str(cmb[1])+'$')plt.tight_layout()plt.show()

此代码显示二维边缘和100个三维混合藤蔓样本。

源代码

mixedvines包的源代码托管在 GitHub。

参考文献

许可证

版权所有（c）2017、2018 Arno Onken

此文件是mixedvines包的一部分。

mixedvines包是免费软件；您可以重新分发和/或修改它 它根据GNU通用公共许可证的条款 软件基础；许可证的第3版，或（由您选择）任何 更高版本。

mixedvines包的发布是希望它会有用，但是 没有任何保证；甚至没有对适销性或 适合某一特定目的。更多信息请参见GNU通用公共许可证 细节。

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