PPF（0）SciPy的的randint的（0,2）爲-1.0

Question

也許我不明白的.ppf()功能良好，但根據wikipedia，ppf(q)應該在所有實數返回下确界x爲其q <= cdf(x)。由於每xcdf的任何分佈是非負的，我期望ppf(0)返回-inf。但是，因爲它似乎

scipy.stats.randint(0, 2).ppf(0) ## returns -1.0 ..? 

有關此行爲的原因的任何想法？

Answer 1

你是對的 - randint.ppf以不太認真的方式實現。下面是在SciPy的/統計/ distributions.py CDF和人民警察的代碼（從SciPy的0.9.0）：

def _cdf(self, x, min, max): 
    k = floor(x) 
    return (k-min+1)*1.0/(max-min) 
def _ppf(self, q, min, max): 
    vals = ceil(q*(max-min)+min)-1 
    vals1 = (vals-1).clip(min, max) 
    temp = self._cdf(vals1, min, max) 
    return where(temp >= q, vals1, vals) 

正如你所看到的，q = 0時，將返回-1從PPF。還要注意ppf（0.01）= 0（應該是-inf）和ppf（0.51）= 1（應該是0）。

這個ppf真的被打破了 - 或者說它是沒有任何嚴格定義的考慮而寫出來的，可能更爲慈善。可用的文檔說ppf是「cdf的逆」，但當cdf不是1對1時，這當然是沒有意義的。