Chi2Fit1
index
/Users/amos/Documents/Database/Mental/Programming/python/lib/avatar/Personal2/www.amos/Python/lib/mathlib/Statistics/Chi2Fit1.py

Goodness of fit between a sample of data and a theoretical distribution, using the chi-square test on binned data.
 
The bins are sized to contain the same number of data points.
 
KLUGE: This class assumes that self.prob.Distribution() is continuous. Otherwise, we might well expect different numbers of data points in different bins, and this class will calculate incorrectly, with invalid results. A more careful estimation of the theoretical frequencies in each bin would become necessary. In fact a discrete distribution is already binned and shouldn't be binned again. However, some bins may need to be combined to bring the theoretical frequencies above 5.
 
If a random variable x is distributed according to the Probability instance prob, then prob.Distribution(x) is distributed uniformly in [0, 1].

 
Classes
       
Statistics.Statistics(__builtin__.dict)
Chi2Fit1

 
class Chi2Fit1(Statistics.Statistics)
    
Method resolution order:
Chi2Fit1
Statistics.Statistics
__builtin__.dict
__builtin__.object

Methods defined here:
Calculate(self)
__init__(self, lxData, prob, cBins)

Methods inherited from Statistics.Statistics:
ChSepValue(self, lsFields=None, chSep='\t')
HtmlTableRow(self, lsFields=None)
NvpTable(self, lsFields=None, isJust=False)
__repr__(self)
Recreate the constructor call.
clearData(self)
clone(self)
Return a copy of yourself except with no data.
getData(self)
getDescription(self, lsFields=None)
getPairs(self, lsFields=None)
setData(self, l)

Data descriptors inherited from Statistics.Statistics:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Methods inherited from __builtin__.dict:
__cmp__(...)
x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
__contains__(...)
D.__contains__(k) -> True if D has a key k, else False
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y
clear(...)
D.clear() -> None.  Remove all items from D.
copy(...)
D.copy() -> a shallow copy of D
get(...)
D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d.  d defaults to None.
has_key(...)
D.has_key(k) -> True if D has a key k, else False
items(...)
D.items() -> list of D's (key, value) pairs, as 2-tuples
iteritems(...)
D.iteritems() -> an iterator over the (key, value) items of D
iterkeys(...)
D.iterkeys() -> an iterator over the keys of D
itervalues(...)
D.itervalues() -> an iterator over the values of D
keys(...)
D.keys() -> list of D's keys
pop(...)
D.pop(k[,d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value
If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised
popitem(...)
D.popitem() -> (k, v), remove and return some (key, value) pair as a
2-tuple; but raise KeyError if D is empty
setdefault(...)
D.setdefault(k[,d]) -> D.get(k,d), also set D[k]=d if k not in D
update(...)
D.update(E, **F) -> None.  Update D from E and F: for k in E: D[k] = E[k]
(if E has keys else: for (k, v) in E: D[k] = v) then: for k in F: D[k] = F[k]
values(...)
D.values() -> list of D's values

Data and other attributes inherited from __builtin__.dict:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x4edec0>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
fromkeys = <built-in method fromkeys of type object at 0x849880>
dict.fromkeys(S[,v]) -> New dict with keys from S and values equal to v.
v defaults to None.

 
Functions
       
floor(...)
floor(x)
 
Return the floor of x as a float.
This is the largest integral value <= x.
sqrt(...)
sqrt(x)
 
Return the square root of x.