是否有多维 ECDF 的 python 实现？

Question

寻找一个实现多变量版本的包

statsmodels.distributions.ECDF

如果不存在，我将实施它以包含在 statsmodels 中（如果被接受），但不想重新发明轮子。

我看到这个：https://gitlab.com/stochastic-control/StOpt

它有 pybind11 绑定，但不确定 pip 中是否有轮子已经使它可用。

Answer 1

即将发布的 statsmodels 0.13 包括对 copula 的基本支持。

经验和非参数copula和多元分布主要有实验代码，目前不公开，没有充分测试和验证。

例如

_ecdf_mv

(*)目前是多元

rankdata

函数。它需要除以观察次数或转换为绘图位置以使其成为 ECDF。因为 copula 需要连续均匀的边距，所以关系是随机或任意断开的。

(*) https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/main/statsmodels/distributions/tools.py#L424

Answer 2

我尝试在这里实现多维分而治之算法：https://github.com/abockmann/Multidimensional-ECDF/blob/main/mdc.py （Bentley, J. L. (1980)。多维分而治之。ACM 通讯，23(4), 214-229。） 它计算等级；只需除以点数，即可得到多维 ECDF。请注意，随着维数的增加，执行时间增长得非常快，但至少在二维中，对于大量点，它将明显优于蛮力。