Phương pháp toán học
Thí dụ
Chức năng lỗi in cho các số khác nhau:
# Nhập thư viện toán học
import math
# Chức năng lỗi in cho các số khác nhau In [Math.erf [0.67]] In [Math.erf [1.34]] In [Math.erf [-6]]
print [math.erf[0.67]]
print [math.erf[1.34]]
print [math.erf[-6]]
Hãy tự mình thử »
Định nghĩa và cách sử dụng
Phương thức
>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
2 Trả về hàm lỗi của một số.Phương pháp này chấp nhận một giá trị giữa - inf và + inf và trả về giá trị từ - 1 đến + 1.
Cú pháp
Giá trị tham số
x | Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của |
Chi tiết kỹ thuật
Giá trị 3, biểu thị hàm lỗi của một số |
3.2 |
Nhiều ví dụ hơn
Thí dụ
Tính chức năng lỗi toán học của cùng một số, dương và âm:
In [Math.erf [1.28]] In [Math.erf [-1.28]]
print [math.erf[-1.28]]
Hãy tự mình thử »
Phương pháp toán học
Phương pháp toán học
Nội phân chính
- Định nghĩa và cách sử dụng
- Giá trị tham số
- Chi tiết kỹ thuật
- Nhiều ví dụ hơn
- 014 Hàm lỗi nhập chéo - mã
- Đétr
- Đó là bạn Quan tâm
Nội phân chính
- Định nghĩa và cách sử dụng
- Giá trị tham số
- Chi tiết kỹ thuật
- Nhiều ví dụ hơn
- 014 Hàm lỗi nhập chéo - mã
- Đétr
- Đó là bạn Quan tâm
Nội phân chính
- Định nghĩa và cách sử dụng
- Giá trị tham số
- Chi tiết kỹ thuật
- Nhiều ví dụ hơn
- 014 Hàm lỗi nhập chéo - mã
- Đétr
- Đó là bạn Quan tâm
Phương pháp toán học
Nội phân chính
Định nghĩa và cách sử dụng
import math
Giá trị tham số
print [math.erf[0.67]]
print [math.erf[1.34]]
print [math.erf[-6]]
Chi tiết kỹ thuật
Định nghĩa và cách sử dụng
Giá trị tham số
Chi tiết kỹ thuật
Nhiều ví dụ hơn
Giá trị tham số
014 Hàm lỗi nhập chéo - mã | Thí dụ |
Chi tiết kỹ thuật
014 Hàm lỗi nhập chéo - mã |
3.2 |
Nhiều ví dụ hơn
Phương pháp toán học
Nội phân chính
Định nghĩa và cách sử dụng
print [math.erf[-1.28]]
Giá trị tham số
Phương pháp toán học
Nội phân chính
import numpy as np
def f[t]:
"""The function"""
return np.exp[-t**2]
def trapezium_erf[x, num_traps]:
"""Calc error func"""
d_t = x / num_traps
area = 0
for i in range[num_traps]:
trap_start = x
trap_end = x + d_t
start_height = f[trap_start]
end_height = f[trap_end]
trap_area = [[start_height + end_height] / 2] * d_t
area += trap_area
x = x + d_t
return [2/np.sqrt[np.pi] * area]
#Test code
x = 1.0
area = trapezium_erf[x, 3]
print[f"{area:.3f}"]
014 Hàm lỗi nhập chéo - mã
Thí dụ
Chức năng lỗi in cho các số khác nhau:
# Nhập thư viện toán học# Chức năng lỗi in cho các số khác nhau In [Math.erf [0.67]] In [Math.erf [1.34]] In [Math.erf [-6]]
Hãy tự mình thử »
- Phương thức
2 Trả về hàm lỗi của một số.>>> from scipy.stats import norm >>> norm.cdf[1.96] 0.9750021048517795 >>> norm.cdf[-1.96] 0.024997895148220435
- Phương pháp này chấp nhận một giá trị giữa - inf và + inf và trả về giá trị từ - 1 đến + 1.
- Cú pháp
- Tham số
Sự mô tả 0 bình luận 153k xem chia sẻ
x
138
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
Giá trị trở lại:
Giá trị
>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
3, biểu thị hàm lỗi của một số>>> norm.ppf[norm.cdf[1.96]]
array[1.9599999999999991]
Phiên bản Python: 5 bình luận chia sẻ
x
45
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
Giá trị trở lại:
Giá trị
>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
3, biểu thị hàm lỗi của một sốfrom math import *
def phi[x]:
#'Cumulative distribution function for the standard normal distribution'
return [1.0 + erf[x / sqrt[2.0]]] / 2.0
Phiên bản Python:
//docs.python.org/2/library/math.html
Tính chức năng lỗi toán học của cùng một số, dương và âm:
In [Math.erf [1.28]] In [Math.erf [-1.28]]
Hãy tự mình thử » 2 bình luận chia sẻ
x
29
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
Giá trị trở lại:hàm phân phối tích lũy [
>>> norm.ppf[norm.cdf[1.96]]
array[1.9599999999999991]
2- xác suất một mẫu ngẫu nhiên X sẽ nhỏ hơn hoặc bằng x] cho một giá trị trung bình nhất định [ >>> norm.ppf[norm.cdf[1.96]]
array[1.9599999999999991]
3] và độ lệch chuẩn [ >>> norm.ppf[norm.cdf[1.96]]
array[1.9599999999999991]
4]:Giá trị >>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
3, biểu thị hàm lỗi của một sốPhiên bản Python:
NormalDist[].cdf[1.96]
# 0.9750021048517796
NormalDist[].cdf[-1.96]
# 0.024997895148220428
Tính chức năng lỗi toán học của cùng một số, dương và âm: 2 bình luận chia sẻ
x
18
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
from math import *
def erfcc[x]:
"""Complementary error function."""
z = abs[x]
t = 1. / [1. + 0.5*z]
r = t * exp[-z*z-1.26551223+t*[1.00002368+t*[.37409196+
t*[.09678418+t*[-.18628806+t*[.27886807+
t*[-1.13520398+t*[1.48851587+t*[-.82215223+
t*.17087277]]]]]]]]]
if [x >= 0.]:
return r
else:
return 2. - r
def ncdf[x]:
return 1. - 0.5*erfcc[x/[2**0.5]]
Giá trị trở lại: 2 bình luận chia sẻ
x
17
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
def normcdf[x, mu, sigma]:
t = x-mu;
y = 0.5*erfcc[-t/[sigma*sqrt[2.0]]];
if y>1.0:
y = 1.0;
return y
def normpdf[x, mu, sigma]:
u = [x-mu]/abs[sigma]
y = [1/[sqrt[2*pi]*abs[sigma]]]*exp[-u*u/2]
return y
def normdist[x, mu, sigma, f]:
if f:
y = normcdf[x,mu,sigma]
else:
y = normpdf[x,mu,sigma]
return y
Giá trị trở lại: 0 bình luận chia sẻ
x
11
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
from scipy.stats import norm
# cdf[x < val]
print norm.cdf[val, m, s]
# cdf[x > val]
print 1 - norm.cdf[val, m, s]
# cdf[v1 < x < v2]
print norm.cdf[v2, m, s] - norm.cdf[v1, m, s]
Giá trị trở lại:
Giá trị
3, biểu thị hàm lỗi của một số
0 bình luận chia sẻ >>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
x
2
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
Giá trị trở lại:
>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
0Giá trị
3, biểu thị hàm lỗi của một số 0 bình luận chia sẻ >>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
x
0
Yêu cầu. Một số để tìm chức năng lỗi của
>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435
1Giá trị trở lại:
Giá trị
3, biểu thị hàm lỗi của một số 0 bình luận chia sẻ >>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf[1.96]
0.9750021048517795
>>> norm.cdf[-1.96]
0.024997895148220435