Çıkış değerleri R ve Python arasında farklılık gösterir?

Question

Belki de bir hata yapıyorum z-normalizing dizim. Birisi şuna bir bakıp neler olduğunu önerebilir mi? R ise

: Python'da

> data <- c(2.02, 2.33, 2.99, 6.85, 9.20, 8.80, 7.50, 6.00, 5.85, 3.85, 4.85, 3.85, 2.22, 1.45, 1.34) 
> data.mean <- mean(data) 
> data.sd <- sqrt(var(data)) 
> data.norm <- (data - data.mean)/data.sd 
> print(data.norm) 
[1] -0.9796808 -0.8622706 -0.6123005 0.8496459 1.7396910 1.5881940 1.0958286 0.5277147 0.4709033 -0.2865819 
[11] 0.0921607 -0.2865819 -0.9039323 -1.1955641 -1.2372258 

numpy kullanılarak: I yanlış numpy kullanılarak AM

>>> import string 
>>> import numpy as np 
>>> from scipy.stats import norm 
>>> data = np.array([np.array([2.02, 2.33, 2.99, 6.85, 9.20, 8.80, 7.50, 6.00, 5.85, 3.85, 4.85, 3.85, 2.22, 1.45, 1.34])]) 
>>> data -= np.split(np.mean(data, axis=1), data.shape[0]) 
>>> data *= np.split(1.0/data.std(axis=1), data.shape[0]) 
>>> print data 

[[-1.01406602 -0.89253491 -0.63379126 0.87946705 1.80075126 1.64393692 
    1.13429034 0.54623659 0.48743122 -0.29664045 0.09539539 -0.29664045 
    -0.93565885 -1.23752644 -1.28065039]] 

?

Answer 1

NumPy sonucunuzun doğru olduğuna inanıyorum. Gerçi daha basit bir şekilde normalleşmesini yapacağını:

senin iki sonuç arasındaki farkın normalleşme yatıyor

>>> data = np.array([2.02, 2.33, 2.99, 6.85, 9.20, 8.80, 7.50, 6.00, 5.85, 3.85, 4.85, 3.85, 2.22, 1.45, 1.34]) 
>>> data -= data.mean() 
>>> data /= data.std() 
>>> data 
array([-1.01406602, -0.89253491, -0.63379126, 0.87946705, 1.80075126, 
     1.64393692, 1.13429034, 0.54623659, 0.48743122, -0.29664045, 
     0.09539539, -0.29664045, -0.93565885, -1.23752644, -1.28065039]) 

: r R sonucu:

>>> r/data 
array([ 0.96609173, 0.96609173, 0.96609173, 0.96609179, 0.96609179, 0.96609181, 0.9660918 , 0.96609181, 
     0.96609179, 0.96609179,  0.9660918 , 0.96609179, 0.96609175, 0.96609176, 0.96609177]) 

Böylece sizin iki sonuç

vardır çoğunlukla birbirleriyle orantılıdır. Bu nedenle R ve Python ile elde edilen standart sapmaları karşılaştırmak isteyebilirsiniz.

PS: Şimdi olsa düşünüyorum ki bu numpy ve R varyans aynı şekilde tanımlanmamış olmasından kaynaklanıyor olabilir: N elemanları, bazı araçlar yerine N ait N-1 ile normalleştirmek hesaplanırken varyans. Bunu kontrol etmek isteyebilirsiniz.

PPS: İşte çelişkinin nedeni geçerli: faktörlere farkı iki farklı normalleştirme sözleşmeler geliyor: 0,9660917 ... (gözlenen faktör basitçe sqrt olan (14/15) = veri 15 öğesi vardır çünkü). Böylece, R'de Python ile aynı sonucu elde etmek için R sonucunu bu faktöre bölmeniz gerekir.

Answer 2

Farklı sonuçlar almanızın sebebi, standart sapma/varyansın nasıl hesaplandığıyla ilgilidir. R, paypal N değerini kullanarak hesaplarken, payda N-1 kullanarak hesaplar. Varsayımı hesaplarken payda olarak N-1 değerini kullanmasını söyleyen data.std(ddof=1)'u kullanarak R sonucuna eşit bir numpy sonucu alabilirsiniz.