如何用stats求累积概率密度函数,如何用stats求累积概率密度函数
时间: 2024-05-08 08:18:11 浏览: 20
可以使用stats库中的cumulative_distribution函数来求累积概率密度函数。该函数需要输入一个概率密度函数的函数对象,以及积分区间的上下限。示例代码如下:
```python
from scipy.stats import norm
# 求标准正态分布在区间[-inf, 1.96]的累积概率密度函数
cdf = norm.cdf(1.96)
print(cdf)
```
输出结果为:
```
0.9750021048517795
```
这表示标准正态分布在区间[-inf, 1.96]内的面积为0.975,即累积概率密度函数的值为0.975。
相关问题
正态分布概率密度函数 积分 python
正态分布(也称为高斯分布)是一种常见的连续概率分布,其概率密度函数(Probability Density Function,简称PDF)描述了随机变量在不同取值上的概率分布情况。正态分布的PDF可以用以下公式表示:
f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-(x - μ)^2 / (2σ^2))
其中,f(x)表示在取值x处的概率密度,μ是均值,σ是标准差,π是圆周率,exp是自然指数函数。
在Python中,可以使用SciPy库中的norm模块来计算正态分布的概率密度函数和积分。具体代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 设置均值和标准差
mu = 0
sigma = 1
# 计算概率密度函数
x = np.linspace(-5, 5, 100) # 设置x的取值范围
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)
# 计算累积分布函数(即积分)
cdf = norm.cdf(x, mu, sigma)
# 打印结果
print("概率密度函数:", pdf)
print("累积分布函数:", cdf)
```
上述代码中,通过设置均值mu和标准差sigma来定义正态分布。然后使用`norm.pdf()`函数计算概率密度函数,使用`norm.cdf()`函数计算累积分布函数(即积分)。最后打印结果。
如何使用python计算概率密度函数
可以使用Python的scipy.stats模块来计算概率密度函数,具体步骤如下:1. 导入scipy.stats模块;2. 选择一个合适的概率分布函数,如正态分布;3. 设置概率分布函数参数,如均值、方差;4. 调用概率分布函数的pdf(概率密度函数)或cdf(累积分布函数)方法计算概率密度函数或累积分布函数值。
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