Szukam funkcji w Numpy lub Scipy (lub dowolnej rygorystycznej bibliotece Pythona), która da mi funkcję skumulowanego rozkładu normalnego w Pythonie.
python
numpy
scipy
statistics
martineau
źródło
źródło
loc
iscale
? Skorzystałem z,help(norm.ppf)
ale co do cholery sąloc
iscale
- potrzebuję pomocy w celu uzyskania pomocy ..Może być za późno, aby odpowiedzieć na to pytanie, ale ponieważ Google wciąż prowadzi ludzi, postanowiłem napisać tutaj swoje rozwiązanie.
Oznacza to, że od Pythona 2.7
math
biblioteka ma zintegrowaną funkcję błędumath.erf(x)
erf()
Funkcja może być wykorzystywana do obliczania tradycyjne funkcje statystyczne takie jak skumulowanego rozkładu normalnego:Odniesienie:
https://docs.python.org/2/library/math.html
https://docs.python.org/3/library/math.html
W jaki sposób są powiązane funkcja błędu i standardowa funkcja rozkładu normalnego?
źródło
def phi(x, mu, sigma): return (1 + erf((x - mu) / sigma / sqrt(2))) / 2
.Na podstawie: http://mail.python.org/pipermail/python-list/2000-June/039873.html
źródło
Zaczynając
Python 3.8
, biblioteka standardowa udostępniaNormalDist
obiekt jako częśćstatistics
modułu.Można go użyć do uzyskania funkcji rozkładu skumulowanego (
cdf
- prawdopodobieństwo, że próbka losowa X będzie mniejsza lub równa x) dla danej średniej (mu
) i odchylenia standardowego (sigma
):Które można uprościć w przypadku standardowego rozkładu normalnego (
mu = 0
isigma = 1
):źródło
Aby zbudować na przykładzie Unknown, odpowiednikiem Pythona funkcji normdist () zaimplementowanej w wielu bibliotekach byłoby:
źródło
Odpowiedź Alexa pokazuje rozwiązanie dla standardowego rozkładu normalnego (średnia = 0, odchylenie standardowe = 1). Jeśli masz rozkład normalny z
mean
istd
(co jestsqr(var)
) i chcesz obliczyć:Przeczytaj więcej o cdf tutaj i scipy implementacji normalnej dystrybucji z wieloma formułami tutaj .
źródło
Zrobione z góry:
W przypadku testu dwustronnego:
źródło
Tak proste:
Znalazłem wzór na tej stronie https://www.danielsoper.com/statcalc/formulas.aspx?id=55
źródło
Ponieważ Google podaje tę odpowiedź dla wyszukiwania netlogo pdf , oto wersja netlogo powyższego kodu Pythona
źródło