首字母缩写词 ppf 代表percent point function ,这是 分位数函数 的别称。 In [20]: from scipy.stats import norm In [21]: norm.ppf(0.95) Out[21]: 1.6448536269514722 检查它是否是 CDF 的倒数: In [34]: norm.cdf(norm.ppf(0.95)) Out[34]: 0.94999999999999996 默认情况下, norm.ppf 使用mean...
逆累积分布函数里面的"逆",对应的英文单词是inverse 所以“逆累积分布函数”的意思其实是“反累积分布函数” 累积分布:分位点->概率, 逆累积分布:概率->分位点。 对于ICDF来说,是已知概率求分位点, 对于CDF来说,是已知分位点求概率。 分位点可理解为划分分布的一个点。 # ICDF 是 CDF的逆函数,所以我们用cdf...
然后使用cdf()函数来计算值为x的累积分布函数,并将计算结果赋值给变量cdf_value。 四、反函数(PPF) 反函数(PPF)也称为百分点函数,是指定概率情况下,在分布内的值的函数。在scipy.stats.norm模块中,可以使用ppf()函数来计算在分布内的值。 from scipy.stats import norm probability = 0.75 mean = 0 std_dev...
首先介绍scipy中的几类函数: 概率密度函数(PDF: Probability Density Function):连续随机变量的概率分布特性用概率密度函数(PDF: Probability Density Function)来刻画。 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function): 百分点函数(PPF: Percent Point Function):百分点函数PPF是CDF的反函数。为了得到一定的累积分布...
fromscipy.statsimportnorm p=norm.cdf(q)#累计密度函数q=norm.ppf(p)#累计密度函数的反函数 ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 0人点赞 Python3 学习笔记 更多精彩内容,就在简书APP "小礼物走一走,来简书关注我" 赞赏支持还没有人赞赏,支持一下 ...
#最小二乘拟合(Least-Square fitting) ,已知数据集(x,y),已知函数y=f(x),找函数f中用的参数集p,使s(p)=∑[yi-f(xi,p)]? def func(x,p): '''数据拟合所用的函数:A*sin(2*pi*k*x + theta)''' A,k,theta = p return A * np.sin(2 * np.pi * k * x + theta) ...
3.求cdf的反函数在某一个点的值 >qhyper(0.95, m, n, k) [1] 5 >>>stats.hypergeom.ppf(0.95, m+n, m, k) 5.0 4.从超几何分布中产生一系列的随机变量 例如产生6个随机变量 >rhyper(6, m, n, k) >>>np.random.hypergeometric(k, m+n, m, 6) ...
其中,百分点函数ppf是累积分布函数cdf的反函数 常用的几个置信区间的计算可以不用上述公式,而使用更简单的公式 置信水平是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度通常使用 90%,95% 和 99% 作为置信区间的置信水平。这三个置信水平的临界值分别为 1.64,1.98 和 2.32。se是样本标准误, n是样本个数se = mean/pow...
分布中位数是指将累积分布函数(Cumulative Distribution Function,简称CDF)的值等于0.5的对应自变量值。CDF是描述一个随机变量的概率分布的函数,它表示该变量小于或等...
kurt = norm.stats(moments='mvsk') # 获取正态分布的四个参数 ss.norm.pdf(x) # 返回横坐标取值为x时,概率分布值 ss.norm.cdf(x) # 返回从负无穷积分到x时的累积概率值ss.norm.ppf(q) # 返回从负无穷积分到q时的横坐标x,cdf的反函数 ss.norm.rvs(size = 10) # 随机生成size个符合正态分布的数...