Review Hướng dẫn distribution python - trăn phân phối ✅

byPhương Pháp •November 26, 2022

0

Mẹo Hướng dẫn Hướng dẫn distribution python - trăn phân phối Mới Nhất

Dương Khoa Vũ đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn distribution python - trăn phân phối được Update vào lúc : 2022-11-26 12:16:08 . Với phương châm chia sẻ Bí kíp Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.

Trong hướng dẫn Python này, chúng tôi sẽ tìm hiểu về những chỉ số thống kê của Python SCIPY để tính toán nhiều chủng loại phân phối thông thường rất khác nhau và cách vẽ nó và gồm có những chủ đề sau.Python Scipy Stats Norm” to calculate the different types of normal distribution and how to plot it and cover the following topics.

Nội dung chính Show

Định mức trong thống kê là gì?Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngCú pháp được đưa ra dưới đây.Python Scipy Stats PotĐọc: Python Scipy giảm thiểuPython Scipy Stats InterePython Scipy Stats Norm PPFHãy để hiểu với một ví dụ bằng phương pháp tuân theo mã dưới đây.Python Scipy Stats InterePython Scipy Stats InterePython scipy thống kê thông thường GennormPython Scipy Stats Norm RVSPhù phù phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân Chính showShow

Định mức trong thống kê là gì?Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngPython Scipy Stats PotPython SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝPython Scipy Stats Norm CdfPython Scipy Stats InterePython Scipy Stats Norm PPFPython scipy thống kê định mức logpdfPython scipy thống kê định mức logcdfPython Scipy thống kê thông thường GenPython scipy thống kê thông thường GennormPython Scipy Stats Norm RVSPhù phù phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

Định mức trong thống kê là gì?Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngPython Scipy Stats PotPython SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝPython Scipy Stats Norm CdfPython Scipy Stats InterePython Scipy Stats Norm PPFPython scipy thống kê định mức logpdfPython scipy thống kê định mức logcdfPython Scipy thống kê thông thường GenPython scipy thống kê thông thường GennormPython Scipy Stats Norm RVSPhù phù phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

Định mức trong thống kê là gì?Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngPython Scipy Stats PotPython SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝPython Scipy Stats Norm CdfPython Scipy Stats InterePython Scipy Stats Norm PPFPython scipy thống kê định mức logpdfPython scipy thống kê định mức logcdfPython Scipy thống kê thông thường GenPython scipy thống kê thông thường GennormPython Scipy Stats Norm RVSPhù phù phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chính

Định mức trong thống kê là gì?Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngPython Scipy Stats PotPython SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝPython Scipy Stats Norm CdfPython Scipy Stats InterePython Scipy Stats Norm PPFPython scipy thống kê định mức logpdfPython scipy thống kê định mức logcdfPython Scipy thống kê thông thường GenPython scipy thống kê thông thường GennormPython Scipy Stats Norm RVSPhù phù phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Nội phân chínhĐịnh mức trong thống kê là gìPython scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngPython Scipy Stats PotPython SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝPython Scipy Stats Norm CdfPython Scipy Stats InterePython Scipy Stats Norm PPFPython Scipy thống kê thông thường GenPython scipy thống kê định mức logpdfPython scipy thống kê định mức logcdfPython scipy thống kê thông thường GennormPython Scipy Stats Norm RVSPhù phù phù hợp với số liệu thống kê của Python Scipy

Định mức trong thống kê là gì?

Nội phân chính

Định mức trong thống kê là gì

Python Scipy Stats Norm PDF

Các tiêu chuẩn là mô tả thống kê về dân số, ví dụ như điểm số toán học CBSE của học viên lớp sáu nam hoặc điểm số đọc IELTS của học viên lớp chín nữ Emma.

Kết quả kiểm tra của một thành viên được so sánh với đại diện thống kê của dân số trong một lý giải điểm tham chiếu thông thường. Trong môi trường tự nhiên thiên nhiên sống đời thường thực, một mẫu hoặc nhóm đại diện được kiểm tra thay vì toàn bộ dân số. Một định mức cho nhóm hoặc tập hợp những chỉ tiêu được đáp ứng bởi điều này. Các tiêu chuẩn mô tả những gì một nhóm nhất định sẽ hoàn toàn có thể thực hiện, trong khi những chỉ tiêu cho biết thêm thêm dân số đó hoàn toàn có thể làm gì.

Ngoài ra, hãy kiểm tra: Python Scipy Mann Whitneyu

scipy.stats.norm.method_name(data,loc,size,moments,scale)

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)1 đại diện cho biến ngẫu nhiên thường liên tục. Nó có nhiều chủng loại hiệu suất cao rất khác nhau để phân phối thông thường như CDF, PDF, trung bình, v.v.

Nó có hai tham số quan trọng from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)2 cho giá trị trung bình và from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)3 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết chúng tôi trấn áp hình dạng và vị trí phân phối bằng những tham số này.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

Tham số ở đâu:

Dữ liệu: Đây là một tập hợp những điểm hoặc giá trị đại diện cho tài liệu được lấy mẫu đều dưới dạng tài liệu mảng.

LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.

Khoảnh khắc: Nó được sử dụng để tính toán số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, kurtosis và trung bình.

Tỷ lệ: Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, theo mặc định là một trong.

Các tham số trên là tham số chung của tất cả những phương thức trong đối tượng from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)4. Các phương pháp được đưa ra dưới đây.

Scipy.stats.norm.cdf (): Nó được sử dụng cho hàm phân phối tích lũy.

Scipy.stats.norm.pdf (): Nó được sử dụng cho hàm tỷ lệ xác suất.

scipy.stats.norm.rvs (): để đã có được những biến thể ngẫu nhiên.

scipy.stats.norm.stats (): Nó được sử dụng để đã có được độ lệch chuẩn, trung bình, kurtosis và sai lệch.

scipy.stats.norm.logpdf (): Nó được sử dụng để đã có được nhật ký liên quan đến hàm tỷ lệ xác suất.

scipy.stats.norm.logcdf (): Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy.

scipy.stats.norm.sf (): Nó được sử dụng để đã có được những giá trị của hàm sinh tồn.

scipy.stats.norm.isf (): Nó được sử dụng để đã có được những giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo.

scipy.stats.norm.var (): Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối.

Scipy.stats.norm.std (): Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng phương pháp sử dụng một trong những phương thức được đề cập ở trên để biết phương pháp sử dụng những phương thức với những tham số.

Nhập những thư viện thiết yếu bằng phương pháp sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats

Tạo những giá trị tài liệu quan sát và tính toán

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)5 từ những giá trị tài liệu này với from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)6 và from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)7.observatin_x = np.linspace(-4,4,200) pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

plt.plot(observatin_x,pdf_norm) plt.xlabel('x-values') plt.ylabel('PDF_norm_values') plt.title("Probability density funciton of normal distribution") plt.show()

Chỉ tiêu thống kê SCIPY

Đây là cách sử dụng phương thức

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)8of Python Scipy để tính toán những phân phối rất khác nhau của định mức.

Đọc: Python scipy eigenvalues

Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng

Phương pháp

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)9 của Python Scioy tồn tại trong một mô -đun norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 0 sử dụng tích hợp số, để xác định giá trị dự kiến của một hàm về phân phối. Theo một phân phối dist, giá trị dự kiến của hàm, F (x), được định nghĩa như sau:

Ở đây trong phần này. Chúng tôi sẽ xác định giá trị dự kiến của một hàm về phân phối định mức.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

rv_continuous.expect(func=None, args=(), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=True)

Tham số ở đâu:

Func (hoàn toàn có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ đồng ý một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định.

args (tuple): Các tham số hình dạng phân phối.

LỘC (float): Đó là tham số vị trí và theo mặc định 0.

Tỷ lệ (Float): Đó là một tham số tỷ lệ và theo mặc định 1.

LB, UB (vô hướng): Tích hợp số lượng giới hạn dưới và trên.

Có điều kiện (Boolean): Nếu đúng là trường hợp, tích phân được sửa đổi bằng phương pháp sử dụng xác suất có điều kiện khoảng chừng thời gian tích hợp. Giá trị dự kiến của hàm, tùy thuộc vào khoảng chừng thời gian được đáp ứng, là giá trị trả về. Sai theo mặc định.

Phương pháp

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)9 trả về norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 2 của phao nổi là giá trị dự kiến đã được tính toán.

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng phương pháp tuân theo tiến trình dưới đây:

Nhập những thư viện hoặc phương thức thiết yếu bằng phương pháp sử dụng mã Python dưới đây.

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)

Trên đây là gần với mã sau.

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0)

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 3,norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)

Vì tích hợp số, có một sự khởi hành nhỏ từ 1.

Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọng

Phương pháp

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)9 của Python Scioy tồn tại trong một mô -đun norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 0 sử dụng tích hợp số, để xác định giá trị dự kiến của một hàm về phân phối. Theo một phân phối dist, giá trị dự kiến của hàm, F (x), được định nghĩa như sau:

Ở đây trong phần này. Chúng tôi sẽ xác định giá trị dự kiến của một hàm về phân phối định mức.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

Tham số ở đâu:“Python Scipy Stats Norm”.

Func (hoàn toàn có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ đồng ý một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định.

Nhập những thư viện hoặc phương thức thiết yếu bằng phương pháp sử dụng mã Python dưới đây.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm

Trên đây là gần với mã sau.

x_data = np.linspace(0, 30, 200) loc_pr = 12 scale_pr = 1.5

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 3,Vì tích hợp số, có một sự khởi hành nhỏ từ 1.

Đây là cách xác định giá trị dự kiến của một hàm về phân phối định mức.

Đọc: Chế độ thống kê Python Scipy

Python Scipy Stats Pot

Phương pháp

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 4 có hai tham số norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 5 và norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 6 mà tất cả chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng để vẽ sơ đồ phân phối bằng thư viện matplotlib. Các tham số này được xác định trong tiểu mục trên, Python Scipy Stats Norm.

Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng phương pháp tuân theo tiến trình dưới đây:

Nhập những thư viện hoặc phương thức thiết yếu bằng phương pháp sử dụng mã Python dưới đây.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm

Trên đây là gần với mã sau.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats2

Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng

norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 3,Vì tích hợp số, có một sự khởi hành nhỏ từ 1.

Đây là cách xác định giá trị dự kiến của một hàm về phân phối định mức.

Đọc: Chế độ thống kê Python Scipy

Python Scipy Stats Pot

Phương pháp norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 4 có hai tham số norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 5 và norm(1).cdf(1.0) - norm(1).cdf(0.0) 6 mà tất cả chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng để vẽ sơ đồ phân phối bằng thư viện matplotlib. Các tham số này được xác định trong tiểu mục trên, Python Scipy Stats Norm.

Vì vậy, hãy vẽ sơ đồ phân phối bằng phương pháp tuân theo tiến trình dưới đây:

Tạo tài liệu và xác định những tham số LỘC và tỷ lệ bằng mã dưới đây.

Tính PDF của định mức và vẽ sơ đồ phân phối bằng mã dưới đây.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats0Python SCIPY STATS Biểu đồ tiêu chuẩn

Đây là cách vẽ sơ đồ phân phối thông thường bằng thư viện matplotlib.

Đọc: Python Scipy giảm thiểu

Python SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)4 has a method

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)5 that calculates the cumulative distribution of the norm.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats5

Tham số ở đâu:

Func (hoàn toàn có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ đồng ý một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định.

args (tuple): Các tham số hình dạng phân phối.

LỘC (float): Đó là tham số vị trí và theo mặc định 0.

Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả những phương thức trong đối tượng

from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)4. Các phương pháp được đưa ra dưới đây.

Hãy cùng lấy một ví dụ bằng phương pháp sử dụng một trong những phương thức được đề cập ở trên để biết phương pháp sử dụng những phương thức với những tham số.

Nhập những thư viện thiết yếu bằng phương pháp sử dụng mã dưới đây.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats

Tạo những giá trị tài liệu quan sát và tính toán

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)7 từ những giá trị tài liệu này với from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)6 và from scipy.stats import norm norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0)7.import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats7

Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats8Python SCIPY STATS ĐIỀU KHOẢN CDF

Đây là phương pháp tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm0 của Python Scipy.

Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy

Python Scipy Stats Intere

Phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm1 của Python SCIPY tính toán những điểm cuối của phạm vi alpha phân đoạn phân phối, từ 0 đến 1.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats9

Tham số ở đâu:

Alpha (Float): Đó là giá trị alpha.

LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.

Tỷ lệ: Nó được sử dụng để xác định độ lệch chuẩn, theo mặc định là một trong.

Hãy để lấy một ví dụ bằng phương pháp tuân theo tiến trình dưới đây:

Nhập những thư viện hoặc phương thức bắt buộc bằng mã Python.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200) pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)0

Xác định giá trị alpha và tính toán những điểm cuối của phân phối bằng mã dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200) pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)1Python scipy Stats Intere

Đây là phương pháp tính toán những điểm cuối của phạm vi alpha phân đoạn phân phối, từ 0 đến 1 bằng phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm2 của Python Scipy,

Python Scipy Stats Norm PPF

Đối tượng

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)4 có phương pháp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm4 tính toán hàm phần trăm của định mức. Nói cách khác, phương pháp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm5 đồng ý tỷ lệ phần trăm và trả về thông số nhân độ lệch đúng cho giá trị mà tỷ lệ phần trăm xảy ra. norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)4 has a method import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm4 that calculate the Percent point function of the norm. In other words, The method import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm5 accepts a percentage and returns a standard deviation multiplier for the value that percentage occurs .

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200) pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)2

Tham số ở đâu:

Alpha (Float): Đó là giá trị alpha.

Hãy để lấy một ví dụ bằng phương pháp tuân theo tiến trình dưới đây:

observatin_x = np.linspace(-4,4,200) pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)3

Nhập những thư viện hoặc phương thức bắt buộc bằng mã Python.

Python Scipy Stats Norm PPF

Đối tượng

norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)4 có phương pháp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm4 tính toán hàm phần trăm của định mức. Nói cách khác, phương pháp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm5 đồng ý tỷ lệ phần trăm và trả về thông số nhân độ lệch đúng cho giá trị mà tỷ lệ phần trăm xảy ra.

Q.: Đó là một tỷ lệ phần trăm.

Hãy để hiểu với một ví dụ bằng phương pháp tuân theo mã dưới đây.

Mã trên cho kết quả kiểm tra một đuôi với khoảng chừng tin cậy 99% cho phân phối thông thường. norm(1).expect(lambda a: 1, lb=0.0, ub=1.0, conditional = True)4 has a method

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm8 that calculates the log probability of the norm.

Cú pháp được đưa ra dưới đây.

observatin_x = np.linspace(-4,4,200) pdf_norm = stats.norm.pdf(observatin_x,loc=0,scale=1)4