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...
import math print("第一种计算方式先化为标准分,然后计算",norm.cdf((380-340)/math.sqrt(900))) print("第二种计算方式:直接声明一个(X+Y)~N(340,900)的norm类") norm_340_30 = norm(340,30) print(norm_340_30.cdf(380)) 1. 2. 3. 4. 5. 第一种计算方式先化为标准分,然后计算 0.9087...
正态分布(Normal Distribution) 长尾分布(Long-Tailed Distribution) 学生t 检验分布(Student’s t-test Distribution) 对数正态分布(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit...
Python 高斯分布Cdf 高斯分布法 高斯分布(Gaussian distribution):又名正态分布(Normal distribution),也称“常态分布” 一维正态分布函数: 卡尔曼滤波(Kalman filtering):一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 极大似然估计方法(Ma...
import scipy.stats as stats mean = 0 std_dev = 1 x = 1.5 # 要计算CDF的点 normal_dist = stats.norm(loc=mean, scale=std_dev) cdf_value = normal_dist.cdf(x) print("CDF value at", x, "for Normal distribution:", cdf_value) 复制代码 类似地,可以使用其他分布对象计算其他类型分布的CDF...
cdf_value=normal_distribution.cdf(x)print(f"CDF at x={x}: {cdf_value}")这段代码⾸先导⼊了scipy.stats，然后定义了⼀个均值mu和标准差sigma均为0和1的正态分布（这是⼀个标准正态分布）。接着，创建了⼀个代表这个正态分布的对象，并⽤它来计算指定点x处的CDF值。此外，如果你只是想快速...
假设您知道数据是如何分布的(即您知道数据的 pdf),那么 scipy 在计算 cdf 时确实支持离散数据import numpy as np import scipy import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns x = np.random.randn(10000) # generate samples from normal distribution (discrete data) norm_cdf = scipy.stats.norm.cd...
CDF(指数分布的累积分布函数)。来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Cumulative_distribution_function 3. 离散分布 伯努利分布 我们只有一个试验(只有一个观察结果)和两个可能的结果。例如,抛硬币。 我们有一个真的(1)的结果和一个假的(0)的结果。假设我们接受正面为真(我们可以选择正面为真或成功)。那么,如果...
正态分布(Normal Distribution)是一种在数学、统计学和许多其他领域中广泛应用的概率分布。它以德国数学家卡尔·高斯(Carl Friedrich Gauss)命名,以描述在重复实验中测量值的概率分布。 正态分布的基本特征是概率密度函数呈钟形曲线,平均值为零,标准差恒定。该分布描述了在给定范围内的...
1. 正态分布(Normal Distribution) 正态分布是一种常见的连续概率分布,可以使用stats.norm类来计算其累积分布函数。 ```python from scipy.stats import norm #设置均值和标准差 mu = 0 sigma = 1 x=1#需要计算累积分布函数的值 cdf = norm.cdf(x, mu, sigma) print("正态分布的累积分布函数为:", cdf...