y = binom.rvs(1, p, size=n).reshape(-1, 1)解释一下
时间: 2023-09-15 14:22:34 浏览: 46
这行代码使用了 Python 中 SciPy 库中的 binom.rvs 函数,用于生成指定参数的二项分布随机变量。具体来说,它的第一个参数是二项分布中的试验次数 n,第二个参数是二项分布中每次试验成功的概率 p,第三个参数是生成的随机变量个数 size。函数返回一个大小为 size 的一维数组,每个元素都是二项分布随机变量的取值。
这里将 size 设为 n,然后再调用 reshape 函数将一维数组转换为 n 行 1 列的二维数组。最终得到的 y 就是一个 n 行 1 列的二项分布随机变量数组。
相关问题
n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params))
这是一个用于生成数据并进行二项式回归、logistic回归和线性回归的Python代码。其中,n为样本量,p为自变量个数,x是从正态分布中随机生成的样本数据,beta是一个1到p的向量,z是x和beta的点积,condprob是z的累积分布函数值,y是从二项分布中生成的响应变量。
接下来,使用三种不同的link函数,分别对y和x进行回归拟合,并输出各个系数的值。最后,将三个模型的系数进行比较得到prop_mat。
这段代码的作用是演示了如何使用Python中的statsmodels库进行回归分析,并比较不同link函数的效果。由于生成的数据是随机的,因此每次运行结果可能会不同。
数组类型可以带入binom.rvs中作p的参数吗
不可以。在`binom.rvs`函数中,参数`p`必须是一个标量(scalar),即一个单独的数值,表示二项分布中的概率参数。如果将一个数组类型作为参数`p`传入,会抛出`TypeError`的错误。
如果想要生成符合多个不同参数的二项分布的随机变量,可以使用循环语句生成多个随机变量,或使用`numpy`的向量化操作生成多个随机变量。例如:
```
from scipy.stats import binom
import numpy as np
# 生成 n 个不同的概率参数
n = 10
p = np.linspace(0.1, 0.9, num=n)
# 使用循环语句生成多个随机变量
rvs_list = []
for i in range(n):
rvs = binom.rvs(n=n, p=p[i], size=1000)
rvs_list.append(rvs)
# 使用numpy的向量化操作生成多个随机变量
rvs_array = binom.rvs(n=n, p=p, size=(n, 1000))
```
其中,`p`是一个长度为`n`的一维数组,表示二项分布中的概率参数,`rvs_list`和`rvs_array`分别表示使用循环语句和向量化操作生成的多个随机变量。