Ejemplos de GaussianQuadraticTest.get_statisitc en Python

Ejemplo n.º 1

Archivo: test_gaussianQuadraticTest.py Proyecto: kacperChwialkowski/mcmc

 def test_get_statistic_multiple_equals_get_statistic(self):
     N = 10
     X = np.random.randn(N)
     me = GaussianQuadraticTest(self.grad_log_normal)
     U_matrix_multiple, stat_multiple = me.get_statistic_multiple(X)
     U_matrix, stat = me.get_statisitc(N, X)
     
     assert_allclose(stat, stat_multiple)
     assert_allclose(U_matrix_multiple, U_matrix)

Ejemplo n.º 2

Archivo: test_gaussianQuadraticTest.py Proyecto: zhushy/kernel_goodness_of_fit

    def test_get_statistic_multiple_equals_get_statistic(self):
        N = 10
        X = np.random.randn(N)
        me = GaussianQuadraticTest(self.grad_log_normal)
        U_matrix_multiple, stat_multiple = me.get_statistic_multiple(X)
        U_matrix, stat = me.get_statisitc(N, X)

        assert_allclose(stat, stat_multiple)
        assert_allclose(U_matrix_multiple, U_matrix)

Ejemplo n.º 3

Archivo: test.py Proyecto: zhushy/kernel_goodness_of_fit

import numpy as np


def grad_log_normal(x):
    return -x


np.random.seed(42)
me = GaussianQuadraticTest(grad_log_normal)

res = np.empty((0, 2))

for i in range(50):
    data = np.random.randn(75)

    _, s1 = me.get_statisitc(len(data), data)
    res = np.vstack((res, np.array([75, s1])))

for i in range(50):
    data = np.random.randn(100)
    _, s1 = me.get_statisitc(len(data), data)
    res = np.vstack((res, np.array([100, s1])))

for i in range(50):
    data = np.random.randn(150)
    _, s1 = me.get_statisitc(len(data), data)
    res = np.vstack((res, np.array([150, s1])))

df = DataFrame(res)
pr = seaborn.boxplot(x=0, y=1, data=df)
seaborn.plt.show()

Ejemplo n.º 4

Archivo: test.py Proyecto: kacperChwialkowski/mcmc

def grad_log_normal(x):
    return  -x


np.random.seed(42)
me = GaussianQuadraticTest(grad_log_normal)

res = np.empty((0,2))


for i in range(50):
    data = np.random.randn(75)

    _,s1 = me.get_statisitc(len(data),data)
    res = np.vstack((res,np.array([75, s1])))



for i in range(50):
    data = np.random.randn(100)
    _,s1 = me.get_statisitc(len(data),data)
    res = np.vstack((res,np.array([100, s1])))


for i in range(50):
    data = np.random.randn(150)
    _,s1 = me.get_statisitc(len(data),data)
    res = np.vstack((res,np.array([150, s1])))