在python中求分布函数相关的包实例

时间:2021-05-22

为了了解(正态)分布的方法和属性,我们首先引入norm

>>>from scipy.stats import norm >>>rv = norm() >>>dir(rv) # reformatted[‘__class__', ‘__delattr__', ‘__dict__', ‘__doc__', ‘__getattribute__',‘__hash__', ‘__init__', ‘__module__', ‘__new__', ‘__reduce__', ‘__reduce_ex__',‘__repr__', ‘__setattr__', ‘__str__', ‘__weakref__', ‘args', ‘cdf', ‘dist',‘entropy', ‘isf', ‘kwds', ‘moment', ‘pdf', ‘pmf', ‘ppf', ‘rvs', ‘sf', ‘stats']

其中,连续随机变量的主要公共方法如下:

rvs: Random Variates
pdf: Probability Density Function
cdf: Cumulative Distribution Function
sf: Survival Function (1-CDF)
ppf: Percent Point Function (Inverse of CDF)
isf: Inverse Survival Function (Inverse of SF)
stats: Return mean, variance, (Fisher's) skew, or (Fisher's) kurtosis
moment: non-central moments of the distribution

rvs:随机变量

pdf:概率密度函。

cdf:累计分布函数

sf:残存函数(1-CDF)

ppf:分位点函数(CDF的逆)

isf:逆残存函数(sf的逆)

stats:返回均值,方差,(费舍尔)偏态,(费舍尔)峰度。

moment:分布的非中心矩。

我们以cdf为例:

>>>norm.cdf(0)0.5>>>norm.mean(), norm.std(), norm.var()(0.0, 1.0, 1.0)

重点来了,cdf的逆竟然也可以求,这个方法就是ppf

>>>norm.ppf(0.5)
0.0

离散分布中,pdf被更换为密度函数pmf,而cdf的逆也有所不同:

ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}

此外,fit可以求分布参数的极大似然估计,包括location与scale,nnlf可以求负对数似然函数,expect可以计算函数pdf或pmf的期望值。

以上这篇在python中求分布函数相关的包实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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