`mne.stats.f_oneway` returns wrong (even negative) F for small integer dtypes

Abierto Apto para principiantes
  • ¿Algo no está bien?
#14,477 2 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Los mantenedores suelen responder en 1 día

@darshpatel1052 ya está trabajando en esto.

Desde el 3/11/2026.

Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
82/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
numpy, python
Área
data

Línea de trabajo

El error está en f_oneway en mne/stats/parametric.py, donde la suma de cuadrados se calcula en el tipo de dato de la entrada (la línea ss_alldata). Empieza ejecutando la reproducción con int16 del issue y compárala con el resultado en float64 y con scipy.stats.f_oneway. Está terminado cuando las entradas enteras dan la misma F no negativa que las entradas en punto flotante y se añade una prueba de regresión junto a las pruebas existentes de f_oneway.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

BUG
Description of the problem

mne.stats.f_oneway squares the input in its own dtype (np.sum(a**2, axis=0)). For integer arrays whose squares do not fit the dtype (int16 from values above 181, uint8 from values above 15, int32 from values above 46340) the squares wrap around silently, and the F statistic is wrong; it can even be negative, which is impossible for an F ratio. The same data cast to float gives the correct value.

Steps to reproduce
import numpy as np
from mne.stats import f_oneway
from scipy.stats import f_oneway as scipy_f_oneway

a = np.array([[182], [180]], dtype=np.int16)
b = np.array([[181], [178]], dtype=np.int16)

print(f_oneway(a, b))                              # [-6.86713618e-05]
print(f_oneway(a.astype(float), b.astype(float)))  # [0.69230769]
print(scipy_f_oneway(a[:, 0], b[:, 0]).statistic)  # 0.6923076923076923


A more typical case (raw ADC counts around 1000, 10 and 12 samples per group, three columns):


rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randint(900, 1100, (10, 3)).astype(np.int16)
y = rng.randint(950, 1150, (12, 3)).astype(np.int16)
print(f_oneway(x, y))                              # [-0.00168 -0.04556 -0.01694]
print(f_oneway(x.astype(float), y.astype(float)))  # [ 0.5919 12.8788  6.3488]
Link to data

No response

Expected results

The same F as for the float64 data (and as scipy.stats.f_oneway): non-negative and independent of the storage dtype.

Actual results

Wrapped-around sums of squares: F values near zero or negative, with no warning.

Additional information

I think the cause is in mne/stats/parametric.py (f_oneway):

ss_alldata = reduce(lambda x, y: x + y, [np.sum(a**2, axis=0) for a in args])
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
3.6k
Forks
1.6k
Merge medio
1 d 19 h
PR fusionados (30 d)
74

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de mne-tools/mne-python

Todos los issues de mne-tools/mne-python

Issues similares

Más issues de Python

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.