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正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是“钟”形曲线。这种分布的概率密度函数为: 其中,μ为均值,σ为标准差。 求正态分布曲线下面积有3σ原则: 正态曲线下,横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%,横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的面积为95.449974%,横轴区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)内的面积为99.730020%。 求任意区间内曲线下的面积,通常可以引用scipy包中的相关函数 norm函数生成一个给定均值和标准差的正态分布,cdf(x)表示-∞到x的概率 例:(2,1)正态分布下 2-3曲线下的面积 >>> import scipy.s
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Python求正态分布曲线下面积实例求正态分布曲线下面积实例
正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是“钟”形曲线。这种分布的概率密度函数为:
其中,μ为均值,σ为标准差。
求正态分布曲线下面积有3σ原则:
正态曲线下,横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%,横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的面积为95.449974%,横
轴区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)内的面积为99.730020%。
求任意区间内曲线下的面积,通常可以引用scipy包中的相关函数
norm函数生成一个给定均值和标准差的正态分布,cdf(x)表示-∞到x的概率
例:例:(2,,1)正态分布下正态分布下 2-3曲线下的面积曲线下的面积
>>> import scipy.stats
>>> scipy.stats.norm(2,1).cdf(3)-0.5
0.34134474606854293
由于有时候不便于引用scipy包,自编这一函数也很简单
求积分函数参考:复化梯形求积分复化梯形求积分
cdfd(a,b,u,o)
a,b 为区间起始范围,u,o分别为正态分布的均值和标准差。
import math
def pdf(x):
return math.exp(-(x) ** 2 / (2)) / (math.sqrt(2 * math.pi))
def sum_fun_xk(xk, func):
return sum([func(each) for each in xk])
def integral(a, b, n, func):
h = (b - a)/float(n)
xk = [a + i*h for i in range(1, n)] return h/2 * (func(a) + 2 * sum_fun_xk(xk, func) + func(b))
def cdfd(a,b,u,o):
return integral((a-u)/o,(b-u)/o,10000,pdf)
cdfd(2,3,2,1)
Out: 0.3413399854638336
以上这篇Python求正态分布曲线下面积实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支
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weixin_38723027
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