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Python求正態(tài)分布曲線下面積實(shí)例

 更新時(shí)間:2019年11月20日 10:34:12   作者:qwerty_bibabo  
今天小編就為大家分享一篇Python求正態(tài)分布曲線下面積實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

正態(tài)分布應(yīng)用最廣泛的連續(xù)概率分布,其特征是“鐘”形曲線。這種分布的概率密度函數(shù)為:

其中,μ為均值,σ為標(biāo)準(zhǔn)差。

求正態(tài)分布曲線下面積有3σ原則:

正態(tài)曲線下,橫軸區(qū)間(μ-σ,μ+σ)內(nèi)的面積為68.268949%,橫軸區(qū)間(μ-1.96σ,μ+1.96σ)內(nèi)的面積為95.449974%,橫軸區(qū)間(μ-2.58σ,μ+2.58σ)內(nèi)的面積為99.730020%。

求任意區(qū)間內(nèi)曲線下的面積,通??梢砸胹cipy包中的相關(guān)函數(shù)

norm函數(shù)生成一個(gè)給定均值和標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布,cdf(x)表示-∞到x的概率

例:(2,1)正態(tài)分布下 2-3曲線下的面積

>>> import scipy.stats
>>> scipy.stats.norm(2,1).cdf(3)-0.5
0.34134474606854293

由于有時(shí)候不便于引用scipy包,自編這一函數(shù)也很簡(jiǎn)單

求積分函數(shù)參考:復(fù)化梯形求積分

cdfd(a,b,u,o)

a,b 為區(qū)間起始范圍,u,o分別為正態(tài)分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)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

以上這篇Python求正態(tài)分布曲線下面積實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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