Std trăn gấu trúc

Trong hướng dẫn Python này, chúng ta sẽ tìm hiểu về “Python Scipy Stats Norm” để tính toán các loại phân phối chuẩn khác nhau và cách vẽ đồ thị cũng như đề cập đến các chủ đề sau

Nội dung chính Hiển thị

• Định mức trong Thống kê là gì?
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi
• Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python
• Thông số định mức chỉ số scipy của Python
• Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf
• Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf
• Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs
• Chỉ số scipy Python Norm Fit

Nội dung chính

• Định mức trong Thống kê là gì?
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi
• Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python
• Thông số định mức chỉ số scipy của Python
• Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf
• Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf
• Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs
• Chỉ số scipy Python Norm Fit

Nội dung chính

• Định mức trong Thống kê là gì?
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi
• Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python
• Thông số định mức chỉ số scipy của Python
• Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf
• Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf
• Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs
• Chỉ số scipy Python Norm Fit

Nội dung chính

• Định mức trong Thống kê là gì?
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi
• Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python
• Thông số định mức chỉ số scipy của Python
• Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf
• Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf
• Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs
• Chỉ số scipy Python Norm Fit

Nội dung chính

• Định mức trong Thống kê là gì?
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi
• Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python
• Thông số định mức chỉ số scipy của Python
• Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf
• Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf
• Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs
• Chỉ số scipy Python Norm Fit

• Định mức trong thống kê là gì
• Định mức thống kê scipy của Python Pdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi
• Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python
• Thông số định mức chỉ số scipy của Python
• Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf
• Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen
• Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs
• Chỉ số scipy Python Norm Fit

Định mức trong Thống kê là gì?

Định mức là các mô tả thống kê về tổng thể, chẳng hạn như điểm toán CBSE của học sinh nam lớp sáu hoặc điểm đọc IELTS của nữ học sinh lớp chín Emma

Kết quả kiểm tra của một cá nhân được so sánh với đại diện thống kê của dân số theo cách giải thích điểm tham chiếu chuẩn. Trong cuộc sống thực, một mẫu hoặc nhóm đại diện được kiểm tra thay vì toàn bộ dân số. Một định mức cho nhóm hoặc tập hợp các định mức được cung cấp bởi điều này. Các tiêu chuẩn mô tả những gì một nhóm nhất định có thể thực hiện, trong khi các chuẩn mực chỉ ra những gì dân số đó có thể làm

Cũng kiểm tra. Python scipy Mann Whitney U

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 các loại chức năng khác nhau để phân phối bình thường như CDF, PDF, trung bình, v.v.

Nó có hai tham số quan trọng là

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 rằng chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng cách sử dụng các tham số này

Cú pháp được đưa ra dưới đây

scipy.stats.norm.method_name[data,loc,size,moments,scale]

Tham số ở đâu

• dữ liệu. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ 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 các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các 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. số liệu thống kê. định mức. cdf[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. định mức. pdf[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. định mức. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. định mức. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logpdf[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logcdf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. định mức. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. định mức. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. định mức. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. định mức. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. định mức. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. định mức. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. định mức. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức có tham số

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

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

Tạo các giá trị dữ 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 các giá trị dữ 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 đã tạo bằng mã bên dưới

________ 10 Định mức chỉ số scipy

Đây là cách sử dụng phương pháp

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

8 của python scipy để tính toán các phân phối khác nhau của định mức

Đọc. Giá trị bản địa scipy của Python

Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi

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 mô-đun

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

30 sử dụng tích hợp số, để xác định giá trị mong đợi của một hàm về phân phối. Theo phân phối, giá trị kỳ vọng của hàm, f[x], được định nghĩa như sau

Ở đây trong phần này. chúng ta sẽ xác định giá trị kỳ vọng của một hàm về phân phối chuẩn

Cú pháp được đưa ra dưới đây

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

4

Tham số ở đâu

• func [có thể gọi]. Tính tích phân cho một hàm. chỉ chấp nhận một tham số. Ánh xạ đơn vị f[x] = x là mặc định
• đối số [tuple]. Thông số hình dạng của phân phối
• loc [phao]. Đó là tham số vị trí và theo mặc định là 0
• quy mô [phao]. Nó là một tham số tỷ lệ và theo mặc định 1
• lb,ub[vô hướng]. Giới hạn trên và dưới của tích hợp
• có điều kiện [boolean]. Nếu trường hợp đúng, tích phân được sửa lại bằng xác suất có điều kiện của khoảng tích phân. Giá trị mong đợi của hàm, tùy thuộc vào khoảng thời gian được cung cấp, là giá trị trả về. Sai theo mặc định

Phương thức

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

9 trả về

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

32 của kiểu float là giá trị dự kiến ​​đã được tính toán

Hãy hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng mã python bên dưới

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

Ở trên gần với đoạn mã sau

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

3

Nếu chúng tôi chỉ định điều kiện bằng

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

33,

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

0

Do tích hợp số, có một sự khác biệt rất nhỏ so với 1

Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi

Đây là cách xác định giá trị kỳ vọng của hàm về phân phối chuẩn

Đọc. Chế độ thống kê scipy của Python

Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python

Phương thức

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

8 có hai tham số

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

35 và

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

36 mà chúng ta có thể sử dụng để vẽ biểu đồ phân phối bằng thư viện matplotlib. Các tham số này được xác định trong phần phụ ở trên “Python Scipy Stats Norm”

Vì vậy, vẽ đồ thị phân phối bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng mã python bên dưới

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

4

Tạo dữ liệu và xác định các tham số vị trí và tỷ lệ bằng mã bên dưới

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

5

Tính toán pdf của định mức và vẽ biểu đồ phân phối bằng mã bên dưới

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

0Python Scipy Stats Norm Plot

Đây là cách vẽ biểu đồ phân phối chuẩn bằng thư viện matplotlib

Đọc. Python scipy thu nhỏ

Thông số định mức chỉ số scipy của Python

Phương pháp Python scipy

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

8 có bốn tham số chính là

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

38,

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

35,

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

00 và

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

36 có thể được sử dụng để kiểm soát phân phối

Hãy hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng mã python bên dưới

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

4

Tạo dữ liệu và xác định các tham số vị trí và tỷ lệ bằng mã bên dưới

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

2

Thay đổi tham số loc thành một số giá trị và giữ nguyên giá trị của tham số tỷ lệ bằng mã bên dưới

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

3Python Scipy Stats Norm Tham số

Khi chúng tôi thay đổi log_pr thành 5, nó sẽ chuyển phân phối về phía bên trái như chúng tôi có thể thấy trong đầu ra

Python Scipy Stats Norm Tham số Ví dụ

Một lần nữa, thay đổi scale_pr thành một giá trị nào đó và giữ nguyên giá trị của loc_pr bằng mã bên dưới

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

4

Khi chúng ta thay đổi scale_pr thành 3, nó sẽ thay đổi hình dạng phân phối như chúng ta có thể thấy ở đầu ra

Hướng dẫn tham số scipy Stats Norm Python

Chúng tôi có các tham số khác của phương pháp

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

8 mà chúng tôi có thể sử dụng để kiểm soát nhiều hơn đối với phân phối

Đây là cách sử dụng các tham số của phương thức

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

8 của Python scipy

Đọc. Kiểm tra bình thường Python scipy

Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf

Đối tượng

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

04 có phương thức

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

05 tính toán phân phối tích lũy của định mức

Cú pháp được đưa ra dưới đây

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

5

Tham số ở đâu

• x. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• tỉ lệ. Nó dùng để xác định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chuẩn của tất cả các 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 lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức có tham số

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

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

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán

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

07 từ các giá trị dữ 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 stats

7

Vẽ sơ đồ phân phối đã tạo bằng mã bên dưới

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

8Python Scipy Stats Định mức Cdf

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

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

40 của Python scipy

Đọc. Khoảng tin cậy Python scipy

Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức

Phương thức

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

41 của Python scipy tính toán các điểm cuối của phạm vi alpha phân số của phân phối, trong khoảng từ 0 đến 1

Cú pháp được đưa ra dưới đây

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

9

Tham số ở đâu

• alpha [thả nổi]. Đó là giá trị alpha
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• tỉ lệ. Nó dùng để xác định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết 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 các điểm cuối của bản phân phối bằng mã bên dưới

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

1Python Scipy Stats Khoảng thời gian định mức

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

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

42 của Python scipy,

Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf

Đối tượng

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

04 có phương thức

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

44 tính hàm Điểm phần trăm của định mức. Nói cách khác, Phương thức

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

45 chấp nhận tỷ lệ phần trăm và trả về hệ số nhân độ lệch chuẩn cho giá trị mà tỷ lệ phần trăm xảy ra tại

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

• q. Nó là một tỷ lệ phần trăm
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• tỉ lệ. Nó dùng để xác định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Hãy hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo đoạn mã dưới đây

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

3

Đoạn mã trên đưa ra kết quả kiểm tra một đuôi với khoảng tin cậy 99% cho phân phối chuẩn

Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf

Đọc. scipy tìm đỉnh

Đây là cách tính hệ số nhân độ lệch chuẩn cho giá trị bằng phương pháp

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

46 của Python scipy

Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf

Đối tượng

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

04 có phương thức

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

48 tính toán xác suất nhật ký của định mức

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

Tham số ở đâu

• x. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• tỉ lệ. Nó dùng để xác định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chuẩn của tất cả các 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 lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức có tham số

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

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

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán xác suất nhật ký từ các giá trị dữ 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]

6

Vẽ sơ đồ phân phối đã tạo bằng mã bên dưới

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

7 Nhật ký định mức chỉ số Python scipypdfpdf

Đây là cách tính log pdf của định mức bằng phương pháp

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

52 của Python scipy

Đọc. Mô-đun đặc biệt Python scipy

Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf

Đối tượng

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

04 có phương thức

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

54 tính toán phân phối tích lũy nhật ký của định mức

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]

8

Tham số ở đâu

• x. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• lộc. Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0
• tỉ lệ. Nó dùng để xác định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chuẩn của tất cả các 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

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

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

Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán nhật ký tích lũy từ các giá trị dữ 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

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

00

Vẽ sơ đồ phân phối đã tạo bằng mã bên dưới

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

01Python Scipy Stats Norm Logcdf

Đây là cách tính log cdf của định mức bằng phương thức

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

58 của Python scipy

Đọc. Scipy Linalg – Hướng dẫn hữu ích

Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen

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

59 đại diện cho biến ngẫu nhiên Pareto tổng quát liên tục. Nó có các loại chức năng phân phối bình thường khác nhau như CDF, PDF, trung bình, v.v.

Phân phối Pareto tổng quát [GPD] là một loại phân phối xác suất liên tục được sử dụng trong thống kê. Nó thường được sử dụng để mô hình hóa các đuôi của phân phối khác

Nó có hai tham số quan trọng là

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 rằng chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng cách sử dụng các tham số này

Cú pháp được đưa ra dưới đây

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

02

Tham số ở đâu

• x. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• c. Nó được sử dụng để xác định hình dạng
• 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 các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

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

02. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. genpareto. cdf[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. pdf[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. logpdf[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. logcdf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. genpareto. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức có tham số

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

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

03

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị

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

04

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức

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

44 của một đối tượng

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

04 bằng mã bên dưới

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

05Python Scipy Stats Norm Genpareto Ví dụ

Bây giờ hãy vẽ đồ thị hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

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

05 của một đối tượng

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

04 của mô-đun

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

07 bằng mã bên dưới

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

06Scipy Stats Genpareto

Đây là cách sử dụng

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

08 của Python scipy để lập mô hình các đuôi phân phối

Đọc. Phân phối bình thường scipy

Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm

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

09 đại diện cho biến ngẫu nhiên được tổng quát hóa liên tục bình thường. Nó có các loại chức năng phân phối bình thường khác nhau như CDF, PDF, trung bình, v.v.

Nó có hai tham số quan trọng là

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 rằng chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng cách sử dụng các tham số này

Cú pháp được đưa ra dưới đây

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

07

Tham số ở đâu

• x. Nó là một tập hợp các điểm hoặc giá trị đại diện cho dữ liệu được lấy mẫu đồng đều ở dạng dữ liệu mảng
• phiên bản thử nghiệm. Nó được sử dụng để xác định hình dạng
• 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 các số liệu thống kê như độ lệch chuẩn, độ nhọn và giá trị trung bình
• tỉ lệ. Nó được sử dụng để chỉ định độ lệch chuẩn, mặc định là 1

Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng

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

12. Các phương pháp được đưa ra dưới đây

• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. CDF[]. Nó được sử dụng cho chức năng phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. PDF[]. Nó được sử dụng cho hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. rvs[]. Để có được các biến ngẫu nhiên
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. thống kê[]. Nó được sử dụng để lấy độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, độ nhọn và độ lệch
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. logPDF[]. Nó được sử dụng để lấy nhật ký liên quan đến hàm mật độ xác suất
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. logCDF[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến hàm phân phối tích lũy
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. sf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. isf[]. Nó được sử dụng để lấy các giá trị của hàm tồn tại nghịch đảo
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. logsf[]. Nó được sử dụng để tìm nhật ký liên quan đến chức năng sinh tồn
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. bần tiện[]. Nó được sử dụng để tìm giá trị trung bình liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. Trung bình[]. Nó được sử dụng để tìm trung vị liên quan đến phân phối bình thường
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. biến []. Nó được sử dụng để tìm phương sai liên quan đến phân phối
• scipy. số liệu thống kê. chuẩn mực. tiêu chuẩn[]. Nó được sử dụng để tìm độ lệch chuẩn liên quan đến phân phối

Hãy lấy một ví dụ bằng cách sử dụng một trong các phương thức được đề cập ở trên để biết cách sử dụng các phương thức có tham số

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã bên dưới

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

08

Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị

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

09

Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức

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

44 của một đối tượng

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

14 bằng mã bên dưới

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

40Python Scipy Stats Norm Gennorm

Bây giờ hãy vẽ đồ thị hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức

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

15 của một đối tượng

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

14 của mô-đun

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

07 bằng mã bên dưới

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

41Python Scipy Stats Norm Gennorm Ví dụ

Đây là cách sử dụng phương thức

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

18 của Python scipy

Đọc. Scipy Convolve – Hướng dẫn đầy đủ

Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs

Phương thức

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

19 của Python scipy của đối tượng

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

20 là các biến ngẫu nhiên tạo ra các số ngẫu nhiên

Cú pháp được đưa ra dưới đây

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

42

Tham số ở đâu

• lộc. nó là một ý nghĩa
• tỉ lệ. Ma trận hiệp phương sai của phân phối
• kích thước [int]. Đó là cỡ mẫu
• Random_state[int]. Nếu hạt giống là Không, thì NumPy. phương pháp ngẫu nhiên được sử dụng [hoặc np. ngẫu nhiên]. Nó sử dụng một phiên bản duy nhất của RandomState. Nếu hạt giống là một số nguyên, một đối tượng RandomState mới được tạo bằng cách sử dụng hạt giống. Nếu hạt giống đã có phiên bản Trình tạo hoặc RandomState, thì phiên bản đó được sử dụng

Hãy lấy một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn đa biến bằng cách thực hiện theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

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

43

Tạo phân phối chuẩn đa biến bằng mã bên dưới

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

44

Tạo số ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phân phối bình thường bằng mã bên dưới

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

45Python scipy Stats Norm Rvs

Đây là cách tạo số ngẫu nhiên bằng phương pháp

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

21 của python scipy

Đọc. Tích hợp scipy + Ví dụ

Chỉ số scipy Python Norm Fit

Phương thức

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

22 của Python scipy của đối tượng

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

23 cung cấp giá trị gần đúng cho tỷ lệ và vị trí

Cú pháp được đưa ra dưới đây

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

46

Trong đó dữ liệu tham số là dữ liệu mà chúng ta cần vị trí và tỷ lệ

Hãy hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng mã bên dưới

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

0

Tạo số ngẫu nhiên bằng phương pháp

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

24

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

48

Bây giờ điều chỉnh dữ liệu trên bằng mã bên dưới

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

49

Kiểm tra các giá trị tham số ước tính bằng mã bên dưới

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

0Python Scipy Stats Norm Fit

Ngoài ra, hãy xem thêm một số hướng dẫn về Python SciPy

• Scipy Sparse – Hướng dẫn hữu ích
• scipy tối ưu hóa – hướng dẫn hữu ích
• Xoay hình ảnh scipy
• Scipy Misc + Ví dụ

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu về “Python Scipy Stats Norm” và đề cập đến các chủ đề sau

• Định mức trong thống kê là gì
• Định mức thống kê scipy của Python Pdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức mong đợi
• Biểu đồ định mức chỉ số scipy của Python
• Thông số định mức chỉ số scipy của Python
• Chỉ số scipy của Python Định mức Cdf
• Chỉ số scipy của Python Khoảng thời gian định mức
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Ppf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Gen
• Nhật ký định mức scipy của Pythonpdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Norm Logcdf
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Gennorm
• Số liệu thống kê scipy của Python Định mức Rvs
• Chỉ số scipy Python Norm Fit

Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi