Logit模型分布函数python代码

Logit模型是一种用于估计二分类或多分类问题概率的统计模型，其分布函数通常是通过sigmoid函数（也称为 logistic 函数）计算的。sigmoid函数将任意实数映射到 (0, 1) 范围内，表示事件发生的概率。在Python中，你可以使用`scipy.stats.logistic`库来处理logit分布。

下面是一个简单的例子，展示如何在Python中计算logit分布的概率密度、累积分布以及随机抽取样本：

from scipy.special import expit
import numpy as np
from scipy.stats import logistic

# 初始化参数
location = 0
scale = 1

# 创建logit分布实例
dist = logistic(loc=location, scale=scale)

# 概率密度函数
x = np.linspace(-5, 5, 100)
pdf = dist.pdf(x)
print("Probability Density Function at x:", pdf)

# 累积分布函数
cdf = dist.cdf(x)
print("Cumulative Distribution Function at x:", cdf)

# 随机生成样本
random_samples = dist.rvs(size=100)
print("Random Samples from the logit distribution:", random_samples)