在scipy库中,可以使用scipy.stats.multivariate_normal函数定义多元正态分布。 import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal import matplotlib.pyplot as plt 定义均值和协方差矩阵 mean = [0, 0] cov = [[1, 0], [0, 1]]
np.linalg.inv(sample_cov))*(data-sample_mean),axis=1)# 计算P值p_value=1-multivariate_normal.cdf(mahalanobis_distance,mean=[0]*p,cov=np.eye(p))print("P-value:",p_value)
print(f"PDF at x=0: {pdf_value}") 累积分布函数(CDF) 累积分布函数用于计算一个随机变量小于或等于某个值的概率。通过norm.cdf()函数,可以得到正态分布的累积分布值: # 计算累积分布函数值 cdf_value = norm.cdf(0, mu, sigma) print(f"CDF at x=0: {cdf_value}") 逆累积分布函数(PPF) 逆累积...
scipy.stats.multivariate_normal()的官方文档中给我们四个函数或者叫实现方法: pdf(x, mean=None, cov=1) Probability density function. logpdf(x,mean=None, cov=1) Log of the probability density function. rvs(mean=None, cov=1) Draw random samples from a multivariate normal distribution. entropy()...
mu = np.zeros(2) # mean vector cov = np.array([[1,0.6],[0.6,1]]) # covariance matrix # generate 2d normally distributed samples using 0 mean and the covariance matrix above x = np.random.multivariate_normal(mean=mu, cov=cov, size=1000) # 1000 samples norm_cdf = scipy.stats....
multivariate_normal(\[0, 0\], cov).rvs() for cov in d\["cov"\]\]) # 转换到均匀空间 uniform_a = stats.norm().cdf(ab\[:, 0\]) # 转换到观察空间 # 绘制原始数据(黑色) ax = az.plot_pair( {"a": a, "b": b}, marginals=True, kind="kde", # 绘制推断结果(红色) axs = ...
5. 绘制累积分布函数(CDF) 除了概率密度函数(PDF),累积分布函数(CDF)也是描述正态分布的重要方式: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats x=np.linspace(-4,4,100)y_pdf=stats.norm.pdf(x,0,1)y_cdf=stats.norm.cdf(x,0,1)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,1...
import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal 2. 定义copula函数的参数 我们需要定义两个参数:边缘分布函数(通常为正态分布)和相关矩阵。 python # 定义边缘分布函数(以标准正态分布为例) def marginal_cdf(x): return np.mean(x <= 0) # 对于标准正态分布,CDF为累积分布函数 # ...
multivariate _ normal . log CDF():用于查找与累积分布函数相关的日志。 scipy . stats . multivariate _ normal . entropy():求多元正态分布的微分熵。 让我们以下面的步骤为例: 使用下面的 python 代码导入所需的库。 from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %...
rv = multivariate_normal(mean, cov) a, b, c, d = -1, 1, -1, 1 probability = rv.cdf([b, d]) - rv.cdf([a, d]) - rv.cdf([b, c]) + rv.cdf([a, c]) print("联合概率为:", probability) ``` 通过以上代码,我们可以得到X在区间[-1, 1],Y在区间[-1, 1]的联合概率为0....