def test_init9(): outcomes = [0, 1, 2] pmf = [1 / 3] * 3 d1 = ScalarDistribution(outcomes, pmf) d2 = ScalarDistribution.from_distribution(d1, base=10) d1.set_base(10) assert_true(d1.is_approx_equal(d2))
def test_init9(): outcomes = [0, 1, 2] pmf = [1 / 3] * 3 d1 = ScalarDistribution(outcomes, pmf) d2 = ScalarDistribution.from_distribution(d1, base=10) d1.set_base(10) assert d1.is_approx_equal(d2)
def test_mss(): """ Test the construction of minimal sufficient statistics. """ d = get_gm() d1 = mss(d, [0, 1], [2, 3]) d2 = mss(d, [2, 3], [0, 1]) dist = ScalarDistribution([0, 1], [1 / 3, 2 / 3]) assert_true(dist.is_approx_equal(d1)) assert_true(dist.is_approx_equal(d2)) assert_true(d1.is_approx_equal(d2))
def test_mss(): """ Test the construction of minimal sufficient statistics. """ d = get_gm() d1 = mss(d, [0, 1], [2, 3]) d2 = mss(d, [2, 3], [0, 1]) dist = ScalarDistribution([0, 1], [1 / 3, 2 / 3]) assert_true(dist.is_approx_equal(d1)) assert_true(dist.is_approx_equal(d2)) assert_true(d1.is_approx_equal(d2))
def test_init8(): outcomes = [0, 1, 2] pmf = [1 / 3] * 3 d1 = ScalarDistribution(outcomes, pmf) d2 = ScalarDistribution.from_distribution(d1) assert d1.is_approx_equal(d2)
def test_is_approx_equal3(): d1 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2], sample_space=(0, 1, 2)) d2 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2]) assert not d1.is_approx_equal(d2)
def test_is_approx_equal2(): d1 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2, 0]) d1.make_dense() d2 = ScalarDistribution([1 / 2, 0, 1 / 2]) d2.make_dense() assert not d1.is_approx_equal(d2)
def test_add_mul(): d1 = ScalarDistribution([1 / 3, 2 / 3]) d2 = ScalarDistribution([2 / 3, 1 / 3]) d3 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2]) d4 = 0.5 * (d1 + d2) assert_true(d3.is_approx_equal(d4))
def test_init8(): outcomes = [0, 1, 2] pmf = [1 / 3] * 3 d1 = ScalarDistribution(outcomes, pmf) d2 = ScalarDistribution.from_distribution(d1) assert_true(d1.is_approx_equal(d2))
def test_is_approx_equal3(): d1 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2], sample_space=(0, 1, 2)) d2 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2]) assert_false(d1.is_approx_equal(d2))
def test_is_approx_equal2(): d1 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2, 0]) d1.make_dense() d2 = ScalarDistribution([1 / 2, 0, 1 / 2]) d2.make_dense() assert_false(d1.is_approx_equal(d2))
def test_add_mul(): d1 = ScalarDistribution([1 / 3, 2 / 3]) d2 = ScalarDistribution([2 / 3, 1 / 3]) d3 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2]) d4 = 0.5 * (d1 + d2) assert_true(d3.is_approx_equal(d4))
def test_is_approx_equal1(): d1 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2, 0]) d1.make_dense() d2 = ScalarDistribution([1 / 2, 1 / 2, 0]) d2.make_dense() assert_true(d1.is_approx_equal(d2))