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概率统计Python计算:连续型随机变量分布(norm)

scipy.stats的norm对象表示正态分布,下表说明norm的几个常用函数。函数名参数功能rvs(loc, scale, size)loc,scale:分布参数μ\muμ和σ\sigmaσ,缺省值分别为0和1,size:产生的随机数个数,缺省值为1产生size个随机数pdf(x, loc, scale)x:自变量取值,loc,scale:与上同概率密度函数f(x)f(x)f(x)cdf(x,

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#概率论
概率统计Python计算:离散型随机变量分布(binom & poisson)

1. binom分布(二项分布)scipy.stats包中的binom类对象是表示二项分布的。常用的四个函数说明见下表。函数名参数功能rvs(n, p, size)n,p:分布参数,size:产生的随机数个数,缺省值为1产生size个随机数pmf(k, n, p)k:随机变量取值,n,p:与上同概率质量函数(分布律)P(X=k)P(X=k)P(X=k)cdf(k, n, p)k:分布函数自变量,n

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#概率论
概率统计Python计算:卡方分布分位点计算

自由度为nnn的χ2\chi^2χ2分布的密度函数f(x)={12n/2Γ(n/2)xn2−1e−x2x≥00x<0.{f(x)=}\begin{cases}\frac{1}{2^{n/2}\Gamma(n/2)}x^{\frac{n}{2}-1}e^{-\frac{x}{2}}&x\geq0\\0&x<0\end{cases}.f(x)={2n/2Γ(n/2)1​x2

#概率论
概率统计Python计算:F分布分位点计算

设XXX,YYY相互独立,且分别服从χ2(m)\chi^2(m)χ2(m)和χ2(n)\chi^2(n)χ2(n),则XY\frac{X}{Y}YX​~F(m−1,n−1)F(m-1, n-1)F(m−1,n−1),即XY\frac{X}{Y}YX​服从自由度为mmm和nnn的FFF分布。服从F(m−1,n−1)F(m-1, n-1)F(m−1,n−1)分布的随机变量XXX的概率密度函数为ψ(x)

#概率论
概率统计Python计算:标准正态分布分位点计算

标准正态分布对给定显著水平的分位点。设XXX~{}N(0,1)N(0,1)N(0,1),显著水平为α\alphaα。为计算右侧分位点zαz_{\alpha}zα​(见下图),使得P(X≤zα)≥1−αP(X\leq z_\alpha)\geq1-\alphaP(X≤zα​)≥1−α由标准正态分布密度函数φ(x)=12πe−x22\varphi(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{

#概率论
到底了