पायथन पैकेज जो भारित कॉन्वर्सिस गणना का समर्थन करता है

Question

क्या कोई अजगर सांख्यिकीय पैकेज है जो भारित कॉन्वर्सिस की गणना का समर्थन करता है (यानी, प्रत्येक अवलोकन में वजन होता है)? असुविधाजनक numpy.cov वजन का समर्थन नहीं करता है।

पसंदीदा रूप से numpy/scipy ढांचे के तहत काम कर रहा है (यानी, गणना को तेज करने के लिए numpy arrays का उपयोग करने में सक्षम)।

बहुत बहुत धन्यवाद!

Answer 1

आँकड़े मॉडल ने stats में कॉन्वर्सिस गणना को भारित किया है।

लेकिन हम अभी भी यह भी सीधे गणना कर सकते हैं:

# -*- coding: utf-8 -*- 
"""descriptive statistic with case weights 

Author: Josef Perktold 
""" 

import numpy as np 
from statsmodels.stats.weightstats import DescrStatsW 


np.random.seed(987467) 
x = np.random.multivariate_normal([0, 1.], [[1., 0.5], [0.5, 1]], size=20) 
weights = np.random.randint(1, 4, size=20) 

xlong = np.repeat(x, weights, axis=0) 

ds = DescrStatsW(x, weights=weights) 

print 'cov statsmodels' 
print ds.cov 

self = ds #alias to use copied expression 
ds_cov = np.dot(self.weights * self.demeaned.T, self.demeaned)/self.sum_weights 

print '\nddof=0' 
print ds_cov 
print np.cov(xlong.T, bias=1) 

# calculating it directly 
ds_cov0 = np.dot(self.weights * self.demeaned.T, self.demeaned)/\ 
       (self.sum_weights - 1) 
print '\nddof=1' 
print ds_cov0 
print np.cov(xlong.T, bias=0) 

यह प्रिंट:

cov statsmodels 
[[ 0.43671986 0.06551506] 
[ 0.06551506 0.66281218]] 

ddof=0 
[[ 0.43671986 0.06551506] 
[ 0.06551506 0.66281218]] 
[[ 0.43671986 0.06551506] 
[ 0.06551506 0.66281218]] 

ddof=1 
[[ 0.44821249 0.06723914] 
[ 0.06723914 0.68025461]] 
[[ 0.44821249 0.06723914] 
[ 0.06723914 0.68025461]] 

संपादकीय टिप्पणी

प्रारंभिक जवाब statsmodels कि कर दिया गया है में एक बग ने बताया इस बीच तय किया गया।