अजगर में बहुभिन्नरूपी सामान्य CDF का उपयोग कर scipy

Question

आदेश बहुविविध सामान्य की CDF की गणना करने के लिए, मैं (univariate मामले के लिए) this उदाहरण का पालन किया लेकिन उत्पादन scipy द्वारा उत्पादित की व्याख्या नहीं कर सकते हैं:

from scipy.stats import norm 
import numpy as np 
mean = np.array([1,5]) 
covariance = np.matrix([[1, 0.3 ],[0.3, 1]]) 
distribution = norm(loc=mean,scale = covariance) 
print distribution.cdf(np.array([2,4])) 

उत्पादन का उत्पादन है:

[[ 8.41344746e-01 4.29060333e-04] 
[ 9.99570940e-01 1.58655254e-01]] 

संयुक्त CDF के रूप में परिभाषित किया गया है:

P (X1 ≤ x1, . . . ,Xn ≤ xn) 

तो अपेक्षित आउटपुट 0 और 1.

Answer 1

बहुत खोज करने के बाद, मुझे लगता है कि this नोहा एच। सिलबर्ट द्वारा ब्लॉग एंट्री एक मानक लाइब्रेरी से एकमात्र रेडीमेड कोड का वर्णन करता है जिसका उपयोग कंप्यूटिंग के लिए किया जा सकता है पाइथन में एक बहुविकल्पीय सामान्य के लिए सीडीएफ। Scipy के पास ऐसा करने का एक तरीका है लेकिन जैसा कि ब्लॉग में उल्लेख किया गया है, यह खोजना मुश्किल है। दृष्टिकोण एलन जेनज़ के एक पेपर पर आधारित है।

ब्लॉग से, यह इस तरह काम करता है।

from scipy.stats import mvn 
import numpy as np 
low = np.array([-10, -10]) 
upp = np.array([.1, -.2]) 
mu = np.array([-.3, .17]) 
S = np.array([[1.2,.35],[.35,2.1]]) 
p,i = mvn.mvnun(low,upp,mu,S) 
print p 

0.2881578675080012 

Answer 2

आप (यानी यह कभी कभी ही प्रदर्शन) प्रदर्शन के बारे में परवाह नहीं है, तो आप multivariate_normal का उपयोग कर मल्टीवेरिएट सामान्य पीडीएफ बना सकते हैं, और फिर integrate.nquad