解释df = 290 kurtosis = 5 nu = (kurtosis + 3) / (kurtosis - 1) + df dist = t(df=df) quantiles = dist.ppf( [0.54, 0.56, 0.58, 0.60, 0.62, 0.64, 0.66, 0.68, 0.70, 0.72, 0.74, 0.76, 0.78, 0.80, 0.82, 0.84, 0.86, 0.88, 0.90, 0.92, 0.94, 0.96, 0.98, 1.00]) print(quantiles) q = 0
时间: 2023-10-09 12:13:01 浏览: 44
这段代码主要是用于生成一个 t 分布的概率密度函数,然后计算该分布在一些特定分位数的取值。
具体来说,`df = 290` 表示该 t 分布的自由度为 290,`kurtosis = 5` 则是指定了该分布的峰度为 5。由于 t 分布的峰度是无穷大的,因此需要使用峰度为 5 的一个近似分布,具体计算公式是 `nu = (kurtosis + 3) / (kurtosis - 1) + df`,这里得到的 `nu` 值为 583.5。
然后使用 `dist = t(df=df)` 语句创建一个自由度为 290 的 t 分布对象,然后使用 `dist.ppf()` 方法计算该分布在 `[0.54, 0.56, ..., 1.00]` 这些分位数下的取值。这里的 `ppf` 是 percent point function 的缩写,也就是分位数函数。
最后将计算得到的分位数值打印出来。
需要注意的是,代码中的 `q = 0` 这一行实际上没有实际用途,可以忽略。
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skewness = np.mean((data-mean)3)/std3 kurtosis = np.mean((data-mean)4)/std4是什么意思
这是计算数据偏度和峰度的公式,其中mean表示数据的平均值,std表示数据的标准差,data表示数据集。偏度用来描述数据分布的不对称性,如果偏度为正,说明数据分布偏向右侧;如果偏度为负,说明数据分布偏向左侧;如果偏度为,说明数据分布对称。峰度用来描述数据分布的峰态,如果峰度大于3,说明数据分布比正态分布更陡峭;如果峰度小于3,说明数据分布比正态分布更平缓。
skew = np.mean(((gray - mean) / std) ** 3) kurtosis = np.mean(((gray - mean) / std) ** 4)
这段代码计算了图像的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)。
偏度是统计学中用来衡量数据分布偏斜程度的指标,描述了概率分布曲线左右偏斜程度的特性。偏度为0表示数据分布左右对称,偏度大于0表示数据分布右偏,即正态分布的右侧尾部较长,而偏度小于0则表示数据分布左偏,即正态分布的左侧尾部较长。
峰度是统计学中用来衡量数据分布平峰或尖峰程度的指标,描述了概率分布曲线峰值陡峭或平缓的特性。峰度为0表示与正态分布相同,峰度大于0表示峰比正态分布更加陡峭,而峰度小于0则表示峰比正态分布更加平缓。
在这段代码中,首先计算了图像的均值和标准差,然后将图像灰度值减去均值后除以标准差,得到标准化后的数据,最后对标准化后的数据进行三次方和四次方的运算,再求出平均值,即可得到偏度和峰度的值。