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python的cdf函數(shù)支持哪些概率分布類型

小樊
82
2024-09-07 19:23:42
欄目: 編程語言

Python中的CDF（累積分布函數(shù)）函數(shù)可以用于計算多種概率分布類型的累積概率。在SciPy庫中，有一個名為scipy.stats的模塊，它提供了許多常見的概率分布類型及其相關(guān)的統(tǒng)計函數(shù)，包括CDF。

以下是一些常見的概率分布類型及其在scipy.stats模塊中的對應(yīng)函數(shù)：

  1. 均勻分布（Uniform）：scipy.stats.uniform
  2. 二項分布（Binomial）：scipy.stats.binom
  3. 正態(tài)分布（Normal）：scipy.stats.norm
  4. 伽馬分布（Gamma）：scipy.stats.gamma
  5. 指數(shù)分布（Exponential）：scipy.stats.expon
  6. t分布（Student’s t）：scipy.stats.t
  7. 卡方分布（Chi-squared）：scipy.stats.chi2
  8. F分布（Fisher’s F）：scipy.stats.f
  9. 泊松分布（Poisson）：scipy.stats.poisson
  10. 伯努利分布（Bernoulli）：scipy.stats.bernoulli

要計算這些分布的CDF值，可以使用每個分布對象的cdf()方法。例如，要計算正態(tài)分布（均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1）的CDF值，可以使用以下代碼：

import scipy.stats as stats

mean = 0
std_dev = 1
x = 1.5  # 要計算CDF的點

normal_dist = stats.norm(loc=mean, scale=std_dev)
cdf_value = normal_dist.cdf(x)

print("CDF value at", x, "for Normal distribution:", cdf_value)

類似地，可以使用其他分布對象計算其他類型分布的CDF值。請注意，scipy.stats模塊還提供了許多其他概率分布類型，詳細(xì)信息可以參考官方文檔：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html

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