Hướng dẫn python fit cumulative distribution function - chức năng phân phối tích lũy phù hợp với python

scipy.stats.norm=[source]#norm= object>[source]#

Một biến ngẫu nhiên liên tục bình thường.

Từ khóa vị trí (loc) Chỉ định giá trị trung bình. Từ khóa (scale) chỉ định độ lệch chuẩn.

Là một ví dụ của lớp rv_continuous, đối tượng

>>> 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 locscale. Cụ thể,

>>> 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()

Hướng dẫn python fit cumulative distribution function - chức năng phân phối tích lũy phù hợp với python

Phương pháp

RVS (loc = 0, tỷ lệ = 1, size = 1, Random_state = none)

Biến thể ngẫu nhiên.

PDF (x, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Hàm mật độ xác suất.

logpdf (x, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Nhật ký của hàm mật độ xác suất.

CDF (x, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Chức năng phân phối tích lũy.

logcdf (x, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Nhật ký của hàm phân phối tích lũy.

SF (x, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Hàm sinh tồn (cũng được định nghĩa là

>>> 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')
1, nhưng SF đôi khi chính xác hơn).

logsf (x, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Nhật ký của chức năng sinh tồn.

ppf (q, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Chức năng điểm phần trăm (nghịch đảo của

>>> mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')
9 - phần trăm).

ISF (q, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Chức năng sống sót nghịch đảo (nghịch đảo của

>>> 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')
3).

sment (đặt hàng, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Khoảnh khắc không trung tâm của thứ tự được chỉ định.

số liệu thống kê (loc = 0, tỷ lệ = 1, khoảnh khắc = MV MV,)

Trung bình (’m,), phương sai (’ v,), độ lệch (‘s,) và/hoặc kurtosis (‘ k,).

entropy (loc = 0, tỷ lệ = 1)

(Khác biệt) Entropy của RV.

fit(data)

Ước tính tham số cho dữ liệu chung. Xem scipy.stats.rv_continout.fit để biết tài liệu chi tiết về các đối số từ khóa.

Mong đợi (func, args = (), loc = 0, tỷ lệ = 1, lb = none, ub = none, có điều kiện = false, ** kwds)

Giá trị dự kiến ​​của một hàm (của một đối số) đối với phân phối.

trung bình (loc = 0, tỷ lệ = 1)

Trung bình phân phối.

trung bình (loc = 0, tỷ lệ = 1)

Trung bình của phân phối.

var (loc = 0, tỷ lệ = 1)

Phương sai của phân phối.

std (loc = 0, tỷ lệ = 1)

Độ lệch chuẩn của phân phối.

khoảng thời gian (độ tin cậy, loc = 0, tỷ lệ = 1)

Khoảng tin cậy với các khu vực bằng nhau xung quanh trung bình.

Làm thế nào để tính toán cdf?

Approach..
Nhập mô -đun ..
Khai báo số điểm dữ liệu ..
Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên ..
Biểu đồ biểu đồ bằng cách sử dụng dữ liệu trên ..
Nhận dữ liệu biểu đồ ..
Tìm PDF bằng dữ liệu biểu đồ ..
Tính CDF ..
Âm mưu CDF ..

Sự khác biệt giữa PDF và CDF trong Python là gì?

Chức năng mật độ xác suất (PDF) so với hàm phân phối tích lũy (CDF) CDF là xác suất mà các giá trị biến ngẫu nhiên nhỏ hơn hoặc bằng x trong khi PDF là xác suất mà biến ngẫu nhiên .The CDF is the probability that random variable values less than or equal to x whereas the PDF is a probability that a random variable, say X, will take a value exactly equal to x.

Làm thế nào để Python tính toán ECDF?

Instructions..
Tính toán số lượng điểm dữ liệu, n, sử dụng hàm Len () ..
Giá trị là dữ liệu được sắp xếp ..
Dữ liệu của ECDF đi từ 1/N đến 1 theo mức tăng cách đều nhau.Bạn có thể xây dựng điều này bằng NP.Arange ().Tuy nhiên, hãy nhớ rằng giá trị cuối cùng trong NP.....
Hàm trả về các giá trị x và y ..

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.