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在python中求分布函數相關的包實例

【字号: 作者:豬豬瀏覽:5日期:2022-07-30 08:21:35

為了了解(正態)分布的方法和屬性,我們首先引入norm

>>>from scipy.stats import norm >>>rv = norm() >>>dir(rv) # reformatted[‘__class__’, ‘__delattr__’, ‘__dict__’, ‘__doc__’, ‘__getattribute__’,‘__hash__’, ‘__init__’, ‘__module__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’,‘__repr__’, ‘__setattr__’, ‘__str__’, ‘__weakref__’, ‘args’, ‘cdf’, ‘dist’,‘entropy’, ‘isf’, ‘kwds’, ‘moment’, ‘pdf’, ‘pmf’, ‘ppf’, ‘rvs’, ‘sf’, ‘stats’]

其中,連續隨機變量的主要公共方法如下:

rvs: Random Variates pdf: Probability Density Function cdf: Cumulative Distribution Function sf: Survival Function (1-CDF) ppf: Percent Point Function (Inverse of CDF) isf: Inverse Survival Function (Inverse of SF) stats: Return mean, variance, (Fisher’s) skew, or (Fisher’s) kurtosis moment: non-central moments of the distribution

rvs:隨機變量

pdf:概率密度函。

cdf:累計分布函數

sf:殘存函數(1-CDF)

ppf:分位點函數(CDF的逆)

isf:逆殘存函數(sf的逆)

stats:返回均值,方差,(費舍爾)偏態,(費舍爾)峰度。

moment:分布的非中心矩。

我們以cdf為例:

>>>norm.cdf(0)0.5>>>norm.mean(), norm.std(), norm.var()(0.0, 1.0, 1.0)

重點來了,cdf的逆竟然也可以求,這個方法就是ppf

>>>norm.ppf(0.5)0.0

離散分布中,pdf被更換為密度函數pmf,而cdf的逆也有所不同:

ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}

此外,fit可以求分布參數的極大似然估計,包括location與scale,nnlf可以求負對數似然函數,expect可以計算函數pdf或pmf的期望值。

以上這篇在python中求分布函數相關的包實例就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: Python 編程
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