CDF 和 PDF 比较
- PDF:概率密度函数(probability density function), 在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
- CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function),又叫分布函数,是概率密度函数的积分,能完整描述一个实随机变量X的概率分布。
PDF:
import random
import math
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt#均值10,方差1
def norm_dist_prob(theta):y = norm.pdf(theta,loc=10,scale=1)return yx = np.arange(1,20,0.1)
y = [norm_dist_prob(x[i]) for i in range(len(x))]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
CDF:
根据CDF采样为:通过y轴来均匀取样,对应的x为采样的值
import random
import math
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as pltdef norm_dist_cdf(theta):y = norm.cdf(theta,loc=10,scale=1)return yplt.scatter(x,[norm_dist_cdf(x[i]) for i in range(len(x))])
plt.show()
CDF 和 PDF 比较相关推荐
- Python计算任意数据的分布函数(累积概率函数CDF)与概率密度(PDF),并绘图
分布函数求导就是概率密度,在任意的数据中由于数据分布不确定,所以严格来讲这些数据是没有分布函数和概率密度函数的,但是我们就是想得出那种结果,画出那种曲线,这里就需要借助scipy.stats.relf ...
- 用python画熊_Python绘制PDF,CDF
PDF,CDF 正态分布的PDF和CDF对比: PDF:概率密度函数(probability density function) CDF : 累积分布函数 (cumulative distributi ...
- 4.累积分布函数CDF
累积分布函数CDF 1. CDF(cumulative distribution function) 2.累积分布函数(CDF)的使用 3. 累积分布函数的特点 4. PDF (probability ...
- 机器学习数学基础:常见分布与假设检验
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货 作者:吴忠强,Datawhale优秀学习者,东北大学 所谓机器学习和深 ...
- 概率分布函数的关系框架
1)PMF(probability mass function,pmf,概率质量函数)代表一组离散值的概率. 从PMF到CDF(cumulative distritution function,cdf ...
- UA MATH564 概率论VI 数理统计基础4 t分布
UA MATH564 概率论VI 数理统计基础4 t分布 t分布的定义 t分布的概率密度 t分布的性质 t分布的定义 假设X,YX,YX,Y互相独立,X∼N(δ,1)X \sim N(\delta,1 ...
- 【数学基础】一份非常适合人工智能学习的概率论基础材料中文版 (CS229概率论)...
本文是斯坦福大学 CS229 机器学习课程的基础材料,原始文件下载[1] 原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇[2] 审核和修改制作:黄海广[3] 备注:请关注githu ...
- python 绘制平滑曲线_用python绘制概率图形曲线
在使用线性回归时,你可能已经遇到过一种概率图形-QQ图(quantile-quantile).在拟合模型之后我们应该检查回归的残差是否遵循正态分布.并且可以通过使用如下所示的QQ图来进行视觉验证. Q ...
- python实现var模型_copula函数及其Var计算的Python实现
Copula函数思想 Copula函数能够把随机变量之间的相关关系与变量的边际分布分开进行研究,这种思想方法在多元统计分析中非常重要.直观来看,可以将任意维的联合分布H(x1,...,xn)=P(X1 ...
最新文章
- vue-cli3.0 生产包去除console.log
- java中example函数作用_MyBatis逆向工程中的Mapper接口以及Example的实例函数及详解...
- no match for call to ‘(std::__cxx11::string {aka std::__cxx11::basic_string
- spring mvc学习(42):restful的编辑功能实现
- 洛谷 P4409 [ZJOI2006] 皇帝的烦恼
- Week4——Hello.java分析
- 上海应用技术大学计算机专业分数线,上海应用技术大学2016年上海市各专业录取分数线...
- duilib list控件扩展
- html ul高度自适应,如何让div中的ul元素自适应
- [strace]跟踪进程的系统调用
- MCU接入阿里物联网平台遇到的各种坑
- TED演讲双语演讲稿:为什么我们很难做出理性的决定?
- 我用diffusion把姐妹cos成了灭霸的模样
- 有了这25个正则表达式,代码效率提高80%
- html description字数限制,description标签如何正确使用?
- Rocket MQ 问题集
- 请给我一本防爆仓秘籍@中本葱
- 实战|QUIC协议在蚂蚁集团落地
- springboot自动配置文件读取以及源码分析
- DaVinci:色轮
热门文章
- apk文件反编译d2j-dex2jar.bat/dex2jar.bat遇到的问题
- 0 derived errors ignored
- 面试经验:阿里Java后台开发
- Elasticsearch和mysql最直观的区别介绍
- 《关系营销2.0——社交网络时代的营销之道》一有效电子沟通的八大法则
- 自动化运营Twitter,推特大V养成实用工具
- find函数用法详解
- Spring 学习 day3 : AOP,Spring中JdbcTemplate的使用
- 百度Apollo学习笔记(1)——定位技术
- MegLab | 永远有一份春日浪漫等待多时,为你而来