下面我们将使用Python中的numpy和matplotlib库来实现以上步骤。 使用Python绘制CDF图的代码示例 首先,我们需要导入numpy和matplotlib库,以及一些绘图所需的其他库。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns 1. 2. 3. 接下来,我们生成一组随机数据作为示例。 np.random.seed(0)data=np.random.no...
互补累积分布函数(CCDF)= 1-CDF。 PDF与CDF对比示意图 在Python中使用scipy.stats.norm.ppf()计算 CDF 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp from scipy.statsimportnormimportmatplotlib.pyplotasplt # 均值10,方差1,正态分布模拟数据 data=np.random.normal(10,1,100)#计算正态...
1.正态分布(Normal Distribution) 1.1正态分布简介 正态分布(Normal Distribution)又名高斯分布(Gaussian Distribution),被广泛使用在数理建模及金融工程等领域,是人们最常用的描述连续性随机变量的概率分布。在数理金融研究中,收益率等变量的分布常常假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。由于正态分...
累积分布函数cdf是概率密度函数曲线中左边的面积,比如:上图标准正态分布中,当x=0时,左边区域的面积为0.5,也就是x=0对应的累积分布函数的y值应该是0.5;当x接近无穷小时,y接近0,当x接近无穷大时,y接近1(如下图所示)。 print(stats.norm.cdf(x=0, loc=0, scale=1)) #新生成一个标准正态分布并打印出x...
按照通常的惯例导入 NumPy、Matplotlib 和scipy.stats: import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 使用scipy.stats模块生成一个名为X_rv的正态分布随机变量实例,其平均值=100和标准差=15:# producing the normal distribution X_mean = 100 X_sd = ...
s1= np.random.standard_normal(size=1000)#标准正态plt.subplot(1, 2, 1) plt.hist(s1) plt.subplot(1, 2, 2) plt.hist(s)#Scipy版本stats.norm.rvs(0., 1., size=100) 2. 计算pdf和cdf #计算正态分布N(0,1)的PDF,CDFx = np.linspace(-3,3,1000) ...
import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 生成随机数据 data = np.random.normal(size=1000) # 计算CDF x = np.sort(data) y = np.arange(1, len(x) + 1) / len(x) # 绘制CDF图 fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) fig.update_layout(title='...
import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats as stats from scipy.stats import chi2_contingency # 列联表分析 # rvs: Random Variates # pdf: Probability Density Function 概率密度函数 # cdf: Cumulative Distribution Function 概率密度函数的积分函数 ...
Sklearn再次为我们提供了专用的QuantileTransformer对象,其中一个重要参数是output_distribution,它可以接受"uniform"或"normal"值。这些代表数据被映射到的分布。 import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import QuantileTransformerimport ma...
importnumpyasnp importstatsmodels.apiassm points = np.random.normal(0,1,1000) fig = sm.qqplot(points, line ='45') plt.show() 长尾分布 尾巴是分布的长而窄的部分,离群值就位于其中。当一侧尾巴不同于另一侧时,就称为偏斜。下图是长尾分布的 QQ...