stats.norm.cdf的参数说明
时间: 2024-05-25 20:13:05 浏览: 24
`stats.norm.cdf` 是 `scipy.stats` 模块中计算正态分布的累积分布函数(CDF)的函数,其参数如下:
- x:要计算 CDF 的值;
- loc:正态分布的均值(默认为0);
- scale:正态分布的标准差(默认为1)。
函数将返回 `x` 值的累积分布函数值,即正态分布中小于等于 `x` 的概率。
相关问题
scipy.stats.norm.cdf用法
### 回答1:
scipy.stats.norm.cdf是一个函数,用于计算正态分布的累积分布函数(CDF)。它的参数是x,表示要计算的值,以及mean和std,表示正态分布的均值和标准差。函数返回x在正态分布中的累积概率值。例如,如果x=1.5,mean=,std=1,则scipy.stats.norm.cdf(1.5)将返回.9331927987311419,表示在正态分布中小于1.5的值的累积概率为.933。
### 回答2:
scipy.stats.norm.cdf 是一个用于计算正态分布概率密度函数的函数,cdf 是 cumulative distribution function(累计分布函数)的缩写,在中文中称为累积分布函数。这个函数可用于计算标准正态分布的概率密度函数(均值为 0,方差为 1),也可用于计算非标准正态分布的概率密度函数。
scipy.stats.norm.cdf 函数有两个参数:x 和 loc。其中,x 是指定的计算点,loc 是均值参数。
如果给定 loc,则计算的是非标准正态分布的概率密度函数。例如:
在均值为 50,标准差为 10 的正态分布中,计算一个 X 值为 60 的概率密度函数:
``` python
import scipy.stats as ss
ss.norm.cdf(x=60, loc=50, scale=10)
```
这将返回结果 0.8413,表示在均值为 50,标准差为 10 的正态分布中,60 以下的部分占总面积的 84.13%。
如果不给定 loc,则计算的是标准正态分布的概率密度函数。例如:
计算 X 值为 1.96 的标准正态分布概率密度函数:
``` python
import scipy.stats as ss
ss.norm.cdf(x=1.96)
```
这将返回 0.9750021048517795,表示在标准正态分布中,1.96 以下的部分占总面积的 97.5%。
总之,scipy.stats.norm.cdf 函数是一个用于计算正态分布概率密度函数的常见函数,广泛应用于统计和机器学习领域。
### 回答3:
scipy.stats.norm.cdf函数是用于累计分布函数的标准正态分布函数。cdf是累计分布函数的缩写,它是统计学中一个非常重要的概念。它是指对于随机变量X,当x取很小的值时,它的概率分布函数在这个小的范围内的面积,也就是它在分布函数曲线中的累积值。
该函数接受三个参数:x,mean和sd;x表示要计算的累积分布函数的数值,mean表示正态分布的均值,sd表示正态分布的标准差。默认情况下,mean = 0,sd = 1表示标准正态分布。
具体来说,该函数返回给定正态分布下,小于或等于x的概率值。例如,norm.cdf(0)将返回小于或等于0的累积概率,它的值约为0.5。另一个例子是,norm.cdf(1.96)将返回小于或等于1.96的累积概率,它的值约为0.975,因为它是95%的置信水平(1-0.025是0.975)。
此外,该函数还有很多与分布函数相关的其他函数,如概率密度函数(pdf)、逆累积分布函数(ppf)和随机样本生成函数。这些函数可以用于不同的统计学任务,例如概率估计、假设检验、置信区间计算、参数估计等。
总之,Scipy.stats.norm.cdf函数是计算标准正态分布在给定x处的累积概率的有用工具,它在统计学领域得到了广泛的应用。
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]))
```
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