Numpy lomax 平均函数返回“inf”而不是值

Question

按照本教程，我创建了以下churn.py文件：import numpy as npimport scipy as spimport scipy.stats as stats#duration of alive subscriptionscensored = np.array([419,513, ... ,316,14])#duration of completed subscriptionsuncensored = np.array([389,123,340, ... ,56,31])#Log likelihoods for censored datadef log_likelihood_lomax(args):    shape, scale = args    val = stats.lomax.logpdf(uncensored, shape, loc=0, scale=scale).sum() + stats.lomax.logsf(censored, shape, loc=0, scale=scale).sum()    return -valres_lomax = sp.optimize.minimize(log_likelihood_lomax,   [1, 1], bounds=((0.001, 1000000), (0.001, 1000000)))print("lomax shape", res_lomax.x[0], ", scale=", res_lomax.x[1])print("lomax mean", stats.lomax.mean(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))print("lomax median", stats.lomax.median(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))注：在...中censored和uncensored阵列在这里为保密的目的。在实际脚本中，我改为包含真实值。当我用 运行这个脚本时python3 churn.py，我得到以下结果：lomax shape 0.36948878639375643 , scale= 1440.4384891101636lomax mean inflomax median 7961.447172364986我知道为中位数返回的值是不正确的。但最重要的是，我不明白为什么 lomar mean returns inf。我的脚本有什么问题吗？

Answer 1

你的结果显示

lomax shape 0.36948878639375643 

也就是说，使用 scipy 的表示法，形状参数c是 0.36948878639375643（在维基百科文章中，c是 α）。对于c≤ 1，分布的均值是无限的（即定义均值发散的积分）。

你问“我的脚本有什么问题吗？” 我建议进行一项重要更改：在调用 之后minimize，res_lomax.success在使用 中的值之前检查它是否为 True res_lomax.x。像这样的东西：

res_lomax = sp.optimize.minimize(log_likelihood_lomax, [1, 1], bounds=((0.001, 1000000), (0.001, 1000000)))

if res_lomax.success:

    print("lomax shape", res_lomax.x[0], ", scale=", res_lomax.x[1])

    print("lomax mean", stats.lomax.mean(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))

    print("lomax median", stats.lomax.median(res_lomax.x[0], scale=res_lomax.x[1]))

else:

    print("minimization failed:", res_lomax.message)