apache-commons-math - apache commons math - ビンに値が1つしかない場合のNotStrictlyPositiveException

Question

値のグループのカーネル密度推定に apache commons math を使用しようとしています。たまたま 1 つのビンに 1 つの値しかないため、cumulativeProbability() を呼び出そうとすると、NotStrictlyPositiveException が発生します。これを防ぐ方法はありますか？すべてのビンに少なくとも 1 つの値があるかどうかはわかりません。

ありがとう。

Answer 1

ディストリビューションの 1 つで同じエラーが発生します。

このクラスの Javadoc を読むと、次のように書かれています。

USAGE NOTES:
The binCount is set by default to 1000.  A good rule of thumb
is to set the bin count to approximately the length of the input 
file divided by 10.

EmpiricalDistribution初期データ長の 10% に等しい binCount で初期化したところ、すべて正常に動作しています。

double[] baseLine = getBaseLineValues();
...
// Initialise binCount
distribution = new EmpiricalDistribution(baseLine.length/10);
// Load base line data
distribution.load(baseLine);
// Now you can obtain random values based on this distribution
double randomValue = distribution.getNextValue();

Answer 2

このバグがまだ残っていることを考慮して、ガイドラインに従ってEmpiricalDistributionクラスの独自の実装を作成しました。必要な機能、つまり分布のエントロピーの計算のみを再実装しましたが、必要に応じて簡単に拡張できます。

public class EmpiricalDistribution {

    private double[] values;
    private int[] binCountArray;
    private double maxValue, minValue;
    private double mean, stDev;

    public EmpiricalDistribution(double[] values) {
        this.values = values;
        int binCount = NumberUtil.roundToClosestInt(values.length / 10.0);
        binCountArray = new int[binCount];

        maxValue = Double.NEGATIVE_INFINITY;
        minValue = Double.POSITIVE_INFINITY;
        for (double value : values) {
            if (value > maxValue) maxValue = value;
            if (value < minValue) minValue = value;
        }

        double binRange = (maxValue - minValue) / binCount;
        for (double value : values) {
            int bin = (int) ((value - minValue) / binRange);
            bin = Math.min(binCountArray.length - 1, bin);
            binCountArray[bin]++;
        }

        mean = (new Mean()).evaluate(values);
        stDev = (new StandardDeviation()).evaluate(values, mean);
    }

    public double getEntropy() {
        double entropy = 0;
        for (int valuesInBin : binCountArray) {
            if (valuesInBin == 0) continue;

            double binProbability = valuesInBin / (double) values.length;
            entropy -= binProbability * FastMath.log(2, binProbability);
        }

        return entropy;
    }

    public double getMean() {
        return mean;
    }

    public double getStandardDeviation() {
        return stDev;
    }

}