theta=(stats.norm.pdf(0,loc = 0,scale = 1)-stats.norm.pdf(1,loc = 0,scale = 1))/(stats.norm.cdf(1,loc = 0,scale = 1)-0.5)
时间: 2023-11-03 16:06:10 浏览: 47
你想问的是关于统计学中正态分布的问题,对吗?我可以帮你解决。这个式子是用来计算正态分布的概率密度函数在0到1之间的概率差的比值。具体来说,它计算了一个标准正态分布中随机变量小于1的概率减去小于0的概率,除以一个中间值。这个中间值是一个标准正态分布中随机变量小于1的概率减去0.5,也就是标准正态分布在两个对称点之间的概率。希望这能对你有所帮助。
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theta = np.random.randn(2,1)
根据提供的引用内容,theta = np.random.randn(2,1)是一个使用NumPy库生成一个2行1列的随机数组的Python代码。其中,np.random.randn()函数返回一个或多个样本,具有标准正态分布。这意味着生成的随机数遵循正态分布,均值为0,标准差为1。
下面是一个示例代码,展示如何使用theta = np.random.randn(2,1)生成随机数组:
```python
import numpy as np
theta = np.random.randn(2,1)
print(theta)
```
输出:
```
[[-0.12345678]
[ 1.23456789]]
```
如何将下面的代码写成一个class:def oprobit(theta): beta=theta[0] BX = x*beta mu1=theta[1] mu2=theta[2] mu3=theta[3] mu4=theta[4] output=np.copy(y) part0=(np.log(stats.norm.cdf(mu1-BX[y==0])-stats.norm.cdf(-np.inf-BX[y==0]))) part1=(np.log(stats.norm.cdf(mu2-BX[y==1])-stats.norm.cdf(mu1-BX[y==1]))) part2=(np.log(stats.norm.cdf(mu3-BX[y==2])-stats.norm.cdf(mu2-BX[y==2]))) part3=(np.log(stats.norm.cdf(mu4-BX[y==3])-stats.norm.cdf(mu3-BX[y==3]))) part4=(np.log(stats.norm.cdf(np.inf-BX[y==4])-stats.norm.cdf(mu4-BX[y==4]))) return -(part0.sum()+part1.sum()+part2.sum()+part3.sum()+part4.sum()) minimize(oprobit, x0=np.array([0.8,4,5,6,7]))
可以将代码写成如下的class:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
from scipy.optimize import minimize
class Oprobit:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __call__(self, theta):
beta = theta[0]
BX = self.x * beta
mu1 = theta[1]
mu2 = theta[2]
mu3 = theta[3]
mu4 = theta[4]
output = np.copy(self.y)
part0 = (np.log(stats.norm.cdf(mu1 - BX[self.y == 0]) - stats.norm.cdf(-np.inf - BX[self.y == 0])))
part1 = (np.log(stats.norm.cdf(mu2 - BX[self.y == 1]) - stats.norm.cdf(mu1 - BX[self.y == 1])))
part2 = (np.log(stats.norm.cdf(mu3 - BX[self.y == 2]) - stats.norm.cdf(mu2 - BX[self.y == 2])))
part3 = (np.log(stats.norm.cdf(mu4 - BX[self.y == 3]) - stats.norm.cdf(mu3 - BX[self.y == 3])))
part4 = (np.log(stats.norm.cdf(np.inf - BX[self.y == 4]) - stats.norm.cdf(mu4 - BX[self.y == 4])))
return -(part0.sum() + part1.sum() + part2.sum() + part3.sum() + part4.sum())
```
然后可以通过如下方式调用:
```python
model = Oprobit(x, y)
result = minimize(model, x0=np.array([0.8, 4, 5, 6, 7]))
```