Hướng dẫn normal cumulative distribution function in python - hàm phân phối tích lũy bình thường trong python
|
Một biến ngẫu nhiên liên tục bình thường. Show Từ khóa vị trí ( Là một ví dụ của lớp >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')0 kế thừa từ nó một tập hợp các phương thức chung (xem bên dưới để biết danh sách đầy đủ) và hoàn thành chúng với chi tiết cụ thể cho phân phối cụ thể này. Ghi chú Hàm mật độ xác suất cho >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')0 là: \ [f (x) = \ frac {\ exp (-x^2/2)} {\ sqrt {2 \ pi}}} \] cho một số thực \ (x \).\(x\). Mật độ xác suất ở trên được xác định ở dạng tiêu chuẩn hóa trên mạng. Để thay đổi và/hoặc mở rộng quy mô, phân phối sử dụng các tham số >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')4 tương đương với >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')5 với >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')6. Lưu ý rằng việc dịch chuyển vị trí của một phân phối không làm cho nó trở thành một phân phối không tập trung vào; Tổng quát hóa không tập trung của một số phân phối có sẵn trong các lớp riêng biệt. Ví dụ >>> from scipy.stats import norm >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1, 1) Tính bốn khoảnh khắc đầu tiên: >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk') Hiển thị hàm mật độ xác suất ( >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')7): >>> x = np.linspace(norm.ppf(0.01), ... norm.ppf(0.99), 100) >>> ax.plot(x, norm.pdf(x), ... 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='norm pdf') Ngoài ra, đối tượng phân phối có thể được gọi (như một hàm) để sửa các tham số hình dạng, vị trí và tỷ lệ. Điều này trả về một đối tượng RV Frozen Frozen, giữ các tham số đã cho được sửa. Đóng băng phân phối và hiển thị Frozen >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')7: >>> rv = norm() >>> ax.plot(x, rv.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf') Kiểm tra độ chính xác của >>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')9 và >>> x = np.linspace(norm.ppf(0.01), ... norm.ppf(0.99), 100) >>> ax.plot(x, norm.pdf(x), ... 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='norm pdf')0: >>> vals = norm.ppf([0.001, 0.5, 0.999]) >>> np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], norm.cdf(vals)) True Tạo số ngẫu nhiên: >>> r = norm.rvs(size=1000) Và so sánh biểu đồ: >>> ax.hist(r, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2) >>> ax.legend(loc='best', frameon=False) >>> plt.show()  Phương pháp
Việc tích lũy trong phân phối bình thường là gì?Tích lũy là một giá trị logic xác định dạng của hàm: nếu tích lũy = 0 (mặc định), nó sẽ trả về phân phối tích lũy.Nếu tích lũy = 1 nó trả về mật độ xác suất.a logical value that determines the form of the function: If Cumulative =0 (default), it returns the cumulative distribution. If Cumulative =1 it returns the probability density.
PDF và CDF trong Python là gì?CDF là hàm mật độ tích lũy được sử dụng cho các loại biến liên tục. Mặt khác, PDF là hàm mật độ xác suất cho cả các biến rời rạc và liên tục. On the other hand, PDF is the probability density function for both discrete & continuous variables.
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự phân phối tích lũy của một phân phối bình thường?P = NormCDF (x) Trả về hàm phân phối tích lũy (CDF) của phân phối bình thường tiêu chuẩn, được đánh giá tại các giá trị trong x.P = NormCDF (X, MU) trả về CDF của phân phối bình thường với độ lệch chuẩn trung bình MU và đơn vị, được đánh giá tại các giá trị trong x. returns the cumulative distribution function (cdf) of the standard normal distribution, evaluated at the values in x . p = normcdf( x , mu ) returns the cdf of the normal distribution with mean mu and unit standard deviation, evaluated at the values in x .
CDF trong gấu trúc là gì?CdF hoặc biểu đồ hàm phân phối tích lũy về cơ bản là một biểu đồ với trục x các giá trị được sắp xếp và trên trục y phân phối tích lũy.cumulative distribution function plot is basically a graph with on the X-axis the sorted values and on the Y-axis the cumulative distribution. |
