按照本教程，我創(chuàng)建了以下churn.py文件：import numpy as npimport scipy as spimport scipy.stats as stats#duration of alive subscriptionscensored = np.array([419,513, ... ,316,14])#duration of completed subscriptionsuncensored = np.array([389,123,340, ... ,56,31])#Log likelihoods for censored datadef log_likelihood_lomax(args): shape, scale = args val = stats.lomax.logpdf(uncensored, shape, loc=0, scale=scale).sum() + stats.lomax.logsf(censored, shape, loc=0, scale=scale).sum() return -valres_lomax = sp.optimize.minimize(log_likelihood_lomax, [1, 1], bounds=((0.001, 1000000), (0.001, 1000000)))print("lomax shape", res_lomax.x[0], ", scale=", res_lomax.x[1])print("lomax mean", stats.lomax.mean(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))print("lomax median", stats.lomax.median(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))注：在...中censored和uncensored陣列在這里為保密的目的。在實際腳本中，我改為包含真實值。當(dāng)我用 運行這個腳本時python3 churn.py，我得到以下結(jié)果：lomax shape 0.36948878639375643 , scale= 1440.4384891101636lomax mean inflomax median 7961.447172364986我知道為中位數(shù)返回的值是不正確的。但最重要的是，我不明白為什么 lomar mean returns inf。我的腳本有什么問題嗎？
1 回答
慕村225694
TA貢獻1880條經(jīng)驗 獲得超4個贊
你的結(jié)果顯示
lomax shape 0.36948878639375643
也就是說，使用 scipy 的表示法，形狀參數(shù)c是 0.36948878639375643（在維基百科文章中，c是 α）。對于c≤ 1，分布的均值是無限的（即定義均值發(fā)散的積分）。
你問“我的腳本有什么問題嗎？” 我建議進行一項重要更改：在調(diào)用 之后minimize，res_lomax.success在使用 中的值之前檢查它是否為 True res_lomax.x。像這樣的東西：
res_lomax = sp.optimize.minimize(log_likelihood_lomax, [1, 1], bounds=((0.001, 1000000), (0.001, 1000000)))
if res_lomax.success:
print("lomax shape", res_lomax.x[0], ", scale=", res_lomax.x[1])
print("lomax mean", stats.lomax.mean(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))
print("lomax median", stats.lomax.median(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))
else:
print("minimization failed:", res_lomax.message)
添加回答
舉報
0/150
提交
取消