가중치 공분산 계산을 지원하는 Python 패키지

Question

가중치 공분산 계산을 지원하는 파이썬 통계 패키지가 있습니까 (즉, 각 관측에는 가중치가 있습니까?)? Unfortuantely numpy.cov는 가중치를 지원하지 않습니다.

numpy/scipy 프레임 워크에서 작업하는 것이 좋습니다 (즉, 계산 속도를 높이기 위해 numpy 배열을 사용할 수 있음).

고마워요!

Answer 1

statsmodels의 가중 공분산 계산은 stats입니다.

그러나 우리는 여전히도 직접 계산할 수 있습니다

# -*- 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) 

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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]] 

편집 노트 초기 대답했다 statsmodels의 버그를 지적

그동안 고정 됐어.