Selective Inferenceで共通して利用される機能をまとめました．

特定の用途に最適化されていないため，実行速度は遅めです．

インストールにはPython3.6以上が必要．依存パッケージは自動的にインストールされます．

$ pip install --upgrade setuptools wheel
$ pip install .

アンインストール：

$ pip uninstall sicore

from sicore import *でインポートされる機能は以下の通りです．

検定

• NaiveInferenceNorm：正規分布に従う検定統計量に対するnaiveな検定
• SelectiveInferenceNorm：正規分布に従う検定統計量に対するselectiveな検定
  • Selection Eventの次数は制限なし
  • Parametric SI対応
• SelectiveInferenceNormSE：正規分布に従う検定統計量に対するselectiveな検定
  • 古い実装（互換性保持のため残している）
  • 2次までのSelection Eventにしか対応しないが，SelectiveInferenceNormより高速
  • Parametric SI非対応
• NaiveInferenceChiSquared：カイ二乗検定に従う検定統計量に対するnaiveな検定
• SelectiveInferenceChiSquared：カイ二乗分布に従う検定統計量に対するselectiveな検定
  • Selection Eventの次数は制限なし
  • Parametric SI対応
• two_sample_test()：naiveな1標本検定
• one_sample_test()：naiveな2標本検定

切断分布
全て複数の切断区間に対応し，mpmathを用いた任意精度の計算

• tn_cdf()：切断正規分布
• tt_cdf()：切断t分布
• tc2_cdf()：切断カイ2乗分布
• tf_cdf()：切断F分布

検定の評価

• false_positive_rate()
• false_negative_rate()
• true_negative_rate()
• true_positive_rate()
• type1_error_rate()：false_positive_rate()のエイリアス
• type2_error_rate()：false_negative_rate()のエイリアス
• power()：true_positive_rate()のエイリアス

図の描画

• pvalues_hist()：p値のヒストグラムを描画
• pvalues_qqplot()：p値の一様Q-Qプロットを描画
• FprFigure：FPRの実験図を描画
• PowerFigure：検出力の実験図を描画

区間

• intervals.intersection()：2つの区間の積を計算
• intervals.intersection_all()：複数区間の積を計算
• intervals.union_all()：複数区間の和を計算
• intervals.not_()：実数上で区間の補集合を計算
• intervals.poly_lt_zero()：多項式の0以下となる区間を計算

その他の便利な機能

• OneVec：特定の場所が1，それ以外が0のベクトルを生成

テストの実行：

$ pytest tests/