numpy.random.noncentral_f()

介绍

numpy.random.noncentral_f()函数用于生成符合非中心F分布的随机样本。非中心F分布是自由度为 dfnum 和 dfden 以及非中心参数 nonc 的分布。它是F分布的变种，常用于检验两组数据的方差是否有显著性差异。

该函数的参数如下：

numpy.random.noncentral_f(dfnum, dfden, nonc, size=None)

• dfnum：自由度分子部分的值，必须为正整数。
• dfden：自由度分母部分的值，必须为正整数。
• nonc：非中心参数的值，必须为非负数。
• size：可选参数，指定生成随机样本的形状。如果为整数，则返回一个一维数组，如果为元组，则返回指定形状的数组。

示例

下面是一个简单的例子，展示了如何使用numpy.random.noncentral_f()函数生成符合非中心F分布的随机样本。

import numpy as np

dfnum = 2  # 自由度分子部分的值
dfden = 5  # 自由度分母部分的值
nonc = 1.5  # 非中心参数的值

sample = np.random.noncentral_f(dfnum, dfden, nonc, size=1000)
print(sample)

这个例子中，我们生成了一个含有1000个随机样本的一维数组，并打印输出结果。

返回值

numpy.random.noncentral_f()函数返回一个数组，其中包含符合非中心F分布的随机样本。数组的形状由参数 size 决定。

Markdown代码

# numpy.random.noncentral_f()

### 介绍

`numpy.random.noncentral_f()`函数用于生成符合非中心F分布的随机样本。非中心F分布是自由度为 `dfnum` 和 `dfden` 以及非中心参数 `nonc` 的分布。它是F分布的变种，常用于检验两组数据的方差是否有显著性差异。

该函数的参数如下：

numpy.random.noncentral_f(dfnum, dfden, nonc, size=None)

- `dfnum`：自由度分子部分的值，必须为正整数。
- `dfden`：自由度分母部分的值，必须为正整数。
- `nonc`：非中心参数的值，必须为非负数。
- `size`：可选参数，指定生成随机样本的形状。如果为整数，则返回一个一维数组，如果为元组，则返回指定形状的数组。

### 示例

下面是一个简单的例子，展示了如何使用`numpy.random.noncentral_f()`函数生成符合非中心F分布的随机样本。

```python
import numpy as np

dfnum = 2  # 自由度分子部分的值
dfden = 5  # 自由度分母部分的值
nonc = 1.5  # 非中心参数的值

sample = np.random.noncentral_f(dfnum, dfden, nonc, size=1000)
print(sample)

这个例子中，我们生成了一个含有1000个随机样本的一维数组，并打印输出结果。

返回值

numpy.random.noncentral_f()函数返回一个数组，其中包含符合非中心F分布的随机样本。数组的形状由参数 size 决定。