apache-commons-math - apache commons math - 当 bin 中仅存在 1 个值时出现 NotStrictlyPositiveException

Question

我正在尝试使用 apache commons math 来估计一组值的内核密度。一个 bin 恰好只有一个值，当我尝试调用cumulativeProbability() 时，我得到一个 NotStrictlyPositiveException。有什么办法可以防止这种情况发生吗？我无法确定所有垃圾箱都至少有一个值。

谢谢。

Answer 1

鉴于此错误仍然存​​在，我编写了自己的 EmpiricalDistribution class 实现，遵循他们的指导方针。我只重新实现了我需要的功能，即计算分布的熵，但您可以轻松地将其扩展以满足您的需求。

public class EmpiricalDistribution {

    private double[] values;
    private int[] binCountArray;
    private double maxValue, minValue;
    private double mean, stDev;

    public EmpiricalDistribution(double[] values) {
        this.values = values;
        int binCount = NumberUtil.roundToClosestInt(values.length / 10.0);
        binCountArray = new int[binCount];

        maxValue = Double.NEGATIVE_INFINITY;
        minValue = Double.POSITIVE_INFINITY;
        for (double value : values) {
            if (value > maxValue) maxValue = value;
            if (value < minValue) minValue = value;
        }

        double binRange = (maxValue - minValue) / binCount;
        for (double value : values) {
            int bin = (int) ((value - minValue) / binRange);
            bin = Math.min(binCountArray.length - 1, bin);
            binCountArray[bin]++;
        }

        mean = (new Mean()).evaluate(values);
        stDev = (new StandardDeviation()).evaluate(values, mean);
    }

    public double getEntropy() {
        double entropy = 0;
        for (int valuesInBin : binCountArray) {
            if (valuesInBin == 0) continue;

            double binProbability = valuesInBin / (double) values.length;
            entropy -= binProbability * FastMath.log(2, binProbability);
        }

        return entropy;
    }

    public double getMean() {
        return mean;
    }

    public double getStandardDeviation() {
        return stDev;
    }

}