步骤5:输出结果 print("正态分布的分位数为:",quantile) 1. 项目结果 根据给定的正态分布参数和分位数,我们可以通过运行上述代码来计算正态分布的分位数。结果将作为输出进行展示。 关系图 下面是一个示例关系图,展示了项目中所涉及的主要组件之间的关系。 erDiagram NormalDistribution ||..|{ ProjectScheme :...
importnumpyasnpimportscipy.statsasstats mean=0# 正态分布的均值std=1# 正态分布的标准差dist=stats.norm(mean,std)quantile=dist.ppf(0.5) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 类图 以下是正态分布类的简单类图表示: NormalDistribution+ mean: float+ std: float+ dist: stats.norm+get_quantile(percentile...
四分位数(Quartiles): series.quantile([0.25,0.5,0.75]) 2. 概率分布 概率分布描述了随机变量的可能值及其发生的概率。 正态分布(Normal Distribution): importscipy.statsasstats mu,sigma=0,0.1# mean and standard deviationx=np.linspace(mu-3*sigma,mu+3*sigma,100)y=stats.norm.pdf(x,mu,sigma)plt...
quantile_25 = np.percentile(log_normal_data, 25) quantile_50 = np.percentile(log_normal_data, 50) quantile_75 = np.percentile(log_normal_data, 75) print("25th Quantile:", quantile_25) print("50th Quantile:", quantile_50) print("75th Quantile:", quantile_75) 5、拟合对数正态分布模型 ...
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。 importnumpyasnp fromsklearn.preprocessingimportQuantileTransformer importmatplotlib.pyplotasplt # 创建一个具有偏斜分布的样本数据集 ...
Q3= df.quantile(q=0.75)#基于1.5倍的四分位差计算上下须对应的值low_whisker = Q1 - 1.5 * (Q3 -Q1) up_whisker= Q3 + 1.5 * (Q3 -Q1)#寻找异常点kk = df[(df > up_whisker) | (df <low_whisker)] data1= pd.DataFrame({'id': kk.index,'异常值': kk})returndata1 ...
Python中的正态累积分布函数（Normal Cumulative Distribution Function）是描 述概率模型和描述总体概率分布的重要工具。它定义了在一定范围内之累计概率分布的函数的形式，正态累积分布函数的反函数把正态分布的概率值映射为变量的实际值，可以得出概率大小对变量值的大小的影响，也可以根据实际变量值推导出对应的概率。...
print("75th Quantile:", quantile_75) 5、拟合对数正态分布模型 我们可以使用scipy库中的optimize.curve_fit函数拟合对数正态分布模型,以下是一个简单的示例: import scipy.stats as stats from scipy.optimize import curve_fit def log_normal_pdf(x, mean, sigma): ...
plt.title(u"Final price distribution for Google stock after %s days" %days,weight="bold") 下面是一些本人整理的参考资料 什么是 Quantile : https://en./wiki/Quantile Monte Carlo Simulation With GBM : http://www./articles/07/montecarlo.asp ...
#Define VariablesS=apple['Adj Close'][-1] #starting stock price (i.e. last available real stock price)T=252#Number of trading daysmu=0.2309 #Returnvol=0.4259 #Volatility#create list of daily returns using random normal distributiondaily_returns=np.random.normal((mu/T),vol/math.sqrt(T),...