物理の駅 by onsanai

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Python: 分散共分散行列の求め方とMCデータの作成方法

Pythonのnumpyの np.cov を使って分散共分散行列を求め、モンテカルロデータを作るために np.random.multivariate_normal を使って分散共分散行列に従う乱数を生成する。 また、生成した乱数の標準偏差を求めることで、プログラムの検証をした。

import numpy as np

# 計測における誤差解析入門 9.2の例題より
data = np.array([[35, 50], [31, 55], [33, 51], [32, 53], [34, 51]])
print("data:", data)

# 平均値を求める
mu = np.mean(data, axis=0)
print("mean:", mu)

# 分散共分散行列を求める(データ数が少ないので不偏分散のbiasを1にする)
cov = np.cov(data, rowvar=0, bias=1)
print("cov:", cov)

# x+yの標準偏差を求める
print("std_(x+y)", np.std([x+y for x, y in zip(data[:, 0], data[:, 1])])**2)

# 再現性を出すためにseedを固定する
np.random.seed(0)

# MCでデータを生成する
values = np.random.multivariate_normal(mu, cov, 10000)

# MCで生成したデータの分散σ^2を求める
print("MC std_x    :", np.std(values[:, 0])**2) # 期待値は2
print("MC std_y    :", np.std(values[:, 1])**2) # 期待値は3.2
print("MC std_(x+y):",
      np.std([data+b for a, b in zip(values[:, 0], values[:, 1])])**2) # 期待値は0.4

出力は以下の通り

data: [[35 50]
       [31 55]
       [33 51]
       [32 53]
       [34 51]]
mean: [33. 52.]
std_(x+y) 0.4
cov:  [[ 2.  -2.4]
       [-2.4  3.2]]
MC std_x    : 1.9745340114139542
MC std_y    : 3.1704899669632747
MC std_(x+y): 0.3933748314540344

アフィ

計測における誤差解析入門

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