Альтернативный обратный расчет бета-функции scipy.stats

Question

Я обнаружил ошибку в реализации функции beta.ppf в scipy.stats. Это уже было подтверждено и помечено как дефект в их системе воспроизведения ошибок.

Однако в настоящее время мне нужно вычислить доверительные интервалы бета-распределения, и, следовательно, мне нужна обратная функция бета. Поскольку я не могу полагаться на текущую версию beta.ppf, мне нужна альтернатива для Python. Предпочтительно я не хочу реализовывать функцию самостоятельно.

Кто-нибудь знает функцию, которая может заменить функцию beta.ppf из scipy.stats?

Answer 1

Хорошо, я создал обходной путь, используя библиотеку буста C++, которая реализует версию бета-дистрибутива. Чтобы использовать его, вы должны установить библиотеку boost и скомпилировать ее. После этого вы можете использовать его с помощью следующего кода:

betainv.cpp

#include <boost/python.hpp>
#include <boost/math/distributions/beta.hpp>

using namespace boost::python;

class betainvClass {
    public: double betainv(double p, double a, double b);
};

double betainvClass::betainv(double p, double a, double b) { 
    return boost::math::ibeta_inv(a, b, p);
}

// Expose classes and methods to Python
BOOST_PYTHON_MODULE(betainv) {
    class_<betainvClass> ("create_betainv_instance")
        .def("betainv", &betainvClass::betainv)
    ;
}

Makefile:

TARGET = betainv
PYTHON_INC = /usr/local/Cellar/python/2.7.5/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/include/python2.7
PYTHON_LIB = /usr/local/Cellar/python/2.7.5/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/config
BOOST_INC = /usr/local/include
BOOST_LIB = /usr/local/lib

$(TARGET).so: $(TARGET).o
    g++ -shared -Wl \
    $(TARGET).o -L$(BOOST_LIB) -lboost_python \
    -L$(PYTHON_LIB) -lpython2.7 \
    -o $(TARGET).so

$(TARGET).o: $(TARGET).cpp
    g++ -I$(PYTHON_INC) -I$(BOOST_INC) -c $(TARGET).cpp

clean:
    rm -f *.o *.a *.so *~ core

Файл примера Python:

import betainv

beta = betainv.create_betainv_instance()
print "0.25, 0.0342, 170 -> " + str(beta.betainv(0.25, 0.0342, 170))
print "0.25, 0.0342, 171 -> " + str(beta.betainv(0.25, 0.0342, 171))
print "0.25, 0.0342, 172 -> " + str(beta.betainv(0.25, 0.0342, 172))

Кстати, еще один комментарий. Я сделал тест скорости и запустил метод 1000 раз. Сначала использую scipy, а затем мою поддержку. Вот результаты в миллисекундах:

required time scipy = 295.145019531
required time c++   = 7.68383789062

Реализация boost C++ примерно в 42 раза быстрее.