python - 加重共分散計算をサポートするPythonパッケージ

Question

重み付き共分散の計算をサポートするPython統計パッケージはありますか（つまり、各観測値には重みがあります）？残念ながら、numpy.covはウェイトをサポートしていません。

できれば、numpy / scipyフレームワークの下で作業する（つまり、numpy配列を使用して計算を高速化できる）。

どうもありがとう！

Answer 1

statsmodelsは、で共分散計算を重み付けしていstatsます。

ただし、直接計算することもできます。

# -*- 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)

これは印刷します：

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]]

エディトリアルノート

最初の回答は、その間に修正されたstatsmodelsのバグを指摘しました。

Answer 2

バージョン1.10以降、 numpy.covは「aweights」引数を使用した加重共分散計算をサポートしています。