数组参数的truncnorm使用问题

问题描述

我有一个参数数组a，b，loc和scale用于scipy.stats中的truncnorm。

a和b表示在标准正态分布域上定义的片段。 loc是均值的向量，scale是标准差的向量。

首先，我创建了truncnorm rv_frozen对象（例如，所附代码中的t0，t1，t2），其中包含a，b，loc和scale的各个条目，并一次计算其均值和stds。其次，我通过调用truncnorm_gen对象上的mean()和std()函数并一次传递整个向量（a，b，scale和loc）来询问均值和标准差。在这两种情况下，我的均值均获得相同的结果。但是第二种方法的标准偏差是nans。有人可以解释一下这两种方法之间的区别是什么，为什么我对性传播疾病有不同的答案？

from scipy.stats import truncnorm
import numpy as np

def get_standard_normal_clips(myclip_a,myclip_b,my_mean,my_std):
    return (myclip_a - my_mean) / my_std,(myclip_b - my_mean) / my_std

myclip_a = np.array([1,2,3])
myclip_b = np.array([10,11,12])
loc = np.array([5,6,7])
scale = np.array([2,3,4])

a,b = get_standard_normal_clips(myclip_a,loc,scale)

t0 = truncnorm(a[0],b[0],loc[0],scale[0])
t1 = truncnorm(a[1],b[1],loc[1],scale[1])
t2 = truncnorm(a[2],b[2],loc[2],scale[2])

print([t0.mean(),t1.mean(),t2.mean()])
print(truncnorm.mean(a,b,scale))

print([t0.std(),t1.std(),t2.std()])
print(truncnorm.std(a,scale))

以上代码的输出为：

[5.075100219161382,6.224853845667461,7.322533883500467]

[5.07510022 6.22485385 7.32253388]

[1.8354945064651018,2.220479117810029,2.3808002011916325]

[nan nan nan]

解决方法

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