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

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：

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

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。

python计算概率密度函数PDF

要计算概率密度函数(PDF)，可以使用scipy.stats模块中的norm.pdf方法。第一种方法是直接使用该方法来计算一组数据的概率密度函数，代码如下：

import scipy.stats as st

data = \[一组数据\]
pdf_values = st.norm.pdf(data)

第二种方法是自定义一个函数来计算概率密度函数，代码如下：

from math import exp, sqrt, pi

def pdf(x, mean, var):
    return exp(-(x - mean) ** 2 / (2 * var ** 2)) / sqrt(2 * pi) * var

data = \[一组数据\]
mean = 平均值
var = 方差
pdf_values = \[pdf(x, mean, var) for x in data\]

以上是两种常用的计算概率密度函数的方法。你可以根据具体的需求选择其中一种方法来计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python计算任意数据的分布函数(累积概率函数CDF)与概率密度(PDF)，并绘图](https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/119541386)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python计算一组数据的PDF（概率密度函数）方法](https://blog.csdn.net/Littonlei/article/details/115242395)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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