Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

202

■

15

章

次元を扱う

15.12

 被覆率

答えたい最後の質問は、「観察された種の割合が与えられたしきい値に達するまで増

えるには、どれだけの読みが必要か」である。

この問いに答えるには、

RunSimulation

で、新種の数よりも観察した種の割合を計算

するものが必要だ。

# class Subject

def RunSimulation(self, num_reads):

m, seen = self.GetSeenSpecies()

n, observations = self.GenerateObservations(num_reads)

curve = []

for k, obs in enumerate(observations):

seen.add(obs)

frac_seen = len(seen) / float(

n)

curve.append((k+1, frac_seen))

return curve

次に、各曲線をループして回り、追加読み込みの数

k

から、

k

読み込みで得られた被

覆率の値

fracs

のリストを対応させる辞書

d

を作る。

def MakeFracCdfs(self, curves):

d = {}

for curve in curves:

for k, frac in curve:

d.setdefault(k, []).append(frac)

cdfs = {}

for k, fracs in d.iteritems():

cdf = thinkbayes.MakeCdfFromList ...