python计算概率密度、累计分布、逆函数的例子-创新互联

计算概率分布的相关参数时，一般使用 scipy 包，常用的函数包括以下几个：

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pdf：连续随机分布的概率密度函数

pmf：离散随机分布的概率密度函数

cdf：累计分布函数

百分位函数（累计分布函数的逆函数）

生存函数的逆函数（1 - cdf 的逆函数）

函数里面不仅能跟一个数据，还能跟一个数组。下面用正态分布举例说明：

>>> import scipy.stats as st

>>> st.norm.cdf(0) # 标准正态分布在 0 处的累计分布概率值
0.5

>>> st.norm.cdf([-1, 0, 1])# 标准正态分布分别在 -1， 0， 1 处的累计分布概率值
array([0.15865525, 0.5, 0.84134475])

>>> st.norm.pdf(0) # 标准正态分布在 0 处的概率密度值
0.3989422804014327

>>> st.norm.ppf(0.975)# 标准正态分布在 0.975 处的逆函数值
1.959963984540054

>>> st.norm.lsf(0.975)# 标准正态分布在 0.025 处的生存函数的逆函数值
1.959963984540054

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本文标题：python计算概率密度、累计分布、逆函数的例子-创新互联
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