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))
