Hướng dẫn distribution python - trăn phân phối
Trong hướng dẫn Python này, chúng tôi sẽ tìm hiểu về các chỉ số thống kê của Python SCIPY để tính toán các loại phân phối bình thường khác nhau và cách vẽ nó và bao gồm các 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. Show
Nội phân Chính showShow
Nội phân chính
Nội phân chính
Nội phân chính
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, chẳng hạn như điểm số toán học CBSE của học sinh lớp sáu nam hoặc điểm số đọc IELTS của học sinh lớp chín nữ Emma. Kết quả kiểm tra của một cá nhân được so sánh với đại diện thống kê của dân số trong một giải thích điểm tham chiếu bình thường. 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 chỉ tiêu được cung cấp bởi điều này. Các tiêu chuẩn mô tả những gì một nhóm nhất định sẽ có thể thực hiện, trong khi các chỉ tiêu cho biết dân số đó có thể làm gì. Ngoài ra, hãy kiểm tra: Python Scipy Mann Whitneyu
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.
LỘC: Nó được sử dụng để chỉ định giá trị trung bình, theo mặc định là 0.
Hãy cùng 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 với các tham số. Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.
Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán 5 từ các giá trị dữ liệu này với 6 và 7.
Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây. Chỉ tiêu thống kê SCIPYĐây là cách sử dụng phương thức 8of Python Scipy để tính toán các phân phối khác nhau của định mức.Đọc: Python scipy eigenvalues Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngPhương pháp 9 của Python Scioy tồn tại trong một mô -đun 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:
Phương pháp 9 trả về 2 của phao nổi là giá trị dự kiến đã được tính toán.Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây: Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.
Trên đây là gần với mã sau.
Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng 3,
Vì tích hợp số, có một sự khởi hành nhỏ từ 1. Python scipy thống kê tiêu chuẩn kỳ vọngPhương pháp 9 của Python Scioy tồn tại trong một mô -đun 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 (có thể gọi): Tính toán tích phân cho một hàm. Chỉ chấp nhận một tham số. Ánh xạ danh tính f (x) = x là mặc định. Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.
Trên đây là gần với mã sau.
Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng 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 PotPhương pháp 4 có hai tham số 5 và 6 mà chúng ta 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 cách làm theo các bước dưới đây: Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã Python dưới đây.
Trên đây là gần với mã sau. 2Nếu chúng tôi chỉ định có điều kiện bằng 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 ScipyPython Scipy Stats Pot Phương pháp 4 có hai tham số 5 và 6 mà chúng ta 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 cách làm theo các bước dưới đây: Tạo dữ liệu và xác định các 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. 0Python SCIPY STATS Biểu đồ tiêu chuẩnĐây là cách vẽ sơ đồ phân phối bình thường bằng thư viện matplotlib. Đọc: Python Scipy giảm thiểuPython SCIPY STATS THAM GIA ĐĂNG KÝ 5 that calculates the cumulative distribution of the norm.Cú pháp được đưa ra dưới đây. 5Tham số ở đâu:
Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng 4. Các phương pháp được đưa ra dưới đây.Hãy cùng 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 với các tham số. Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.
Tạo các giá trị dữ liệu quan sát và tính toán 7 từ các giá trị dữ liệu này với 6 và 7. 7Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây. 8Python SCIPY STATS ĐIỀU KHOẢN CDFĐây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp 0 của Python Scipy.Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy Python Scipy Stats InterePhương pháp 1 của Python SCIPY tính toán các điểm cuối của phạm vi alpha phân đoạn phân phối, từ 0 đến 1.Cú pháp được đưa ra dưới đây. 9Tham số ở đâu:
Hãy để lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây: Nhập các thư viện hoặc phương thức bắt buộc bằng mã Python. 0Xác định giá trị alpha và tính toán các điểm cuối của phân phối bằng mã dưới đây. 1Python scipy Stats IntereĐây là cách tính toán các điểm cuối của phạm vi alpha phân đoạn phân phối, từ 0 đến 1 bằng phương pháp 2 của Python Scipy,Python Scipy Stats Norm PPFĐối tượng 4 có phương pháp 4 tính toán hàm phần trăm của định mức. Nói cách khác, phương pháp 5 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. 4 has a method 4 that calculate the Percent point function of the norm. In other words, The method 5 accepts a percentage and returns a standard deviation multiplier for the value that percentage occurs at.Cú pháp được đưa ra dưới đây. 2Tham số ở đâu:
Hãy để lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây: 3Nhập các thư viện hoặc phương thức bắt buộc bằng mã Python. Python Scipy Stats Norm PPFĐối tượng 4 có phương pháp 4 tính toán hàm phần trăm của định mức. Nói cách khác, phương pháp 5 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.Q: Đó là một tỷ lệ phần trăm. Hãy để hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo mã dưới đây.Mã trên cho kết quả kiểm tra một đuôi với khoảng tin cậy 99% cho phân phối bình thường. 8 that calculates the log probability of the norm.Cú pháp được đưa ra dưới đây. 4Tham số ở đâu:
Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng 4. Các phương pháp được đưa ra dưới đây.Hãy cùng 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 với các tham số. Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.
Hãy để lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây: 6Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây. 8Python SCIPY STATS ĐIỀU KHOẢN CDFĐây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp 0 của Python Scipy.Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy Python Scipy Stats InterePhương pháp 1 của Python SCIPY tính toán các điểm cuối của phạm vi alpha phân đoạn phân phối, từ 0 đến 1. 4 has a method 4 that calculates the log cumulative
distribution of norm.Cú pháp được đưa ra dưới đây. 8Tham số ở đâu:
Các tham số trên là tham số tiêu chuẩn của tất cả các phương thức trong đối tượng 4. Các phương pháp được đưa ra dưới đây.Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây.
Hãy để lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây: 0Vẽ sơ đồ phân phối được tạo bằng mã dưới đây. 8Python SCIPY STATS ĐIỀU KHOẢN CDFĐây là cách tính toán phân phối định mức tích lũy bằng phương pháp 0 của Python Scipy.Đọc: Khoảng tin cậy Python Scipy Python Scipy Stats InterePhương pháp 1 của Python SCIPY tính toán các điểm cuối của phạm vi alpha phân đoạn phân phối, từ 0 đến 1.Cú pháp được đưa ra dưới đây. Nó có hai tham số quan trọng 2 cho giá trị trung bình và 3 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng các tham số này.Cú pháp được đưa ra dưới đây. 2Tham số ở đâu:
Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng 02. Các phương pháp được đưa ra dưới đây.
Hãy cùng 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 với các tham số. Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây. 3Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị. 4Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức 4 của một đối tượng 04 bằng mã bên dưới. 5Python SCIPY STATS ĐIỀU KHOẢN GENPARETO Ví dụBây giờ hãy vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức 05 của một đối tượng 04 của mô -đun 07 bằng cách sử dụng mã bên dưới. 6 Thống kê GenParetoĐây là cách sử dụng 08 của Python Scipy để mô hình hóa các đuôi phân phối.Đọc: Phân phối bình thường Scipy Python scipy thống kê bình thường Gennorm 09 đại diện cho biến ngẫu nhiên được khái quát hóa liên tục bình thường. Nó có các loại chức năng khác nhau của phân phối bình thường như CDF, PDF, trung bình, v.v.Nó có hai tham số quan trọng 2 cho giá trị trung bình và 3 cho độ lệch chuẩn, vì chúng tôi biết chúng tôi kiểm soát hình dạng và vị trí phân phối bằng các tham số này.
Cú pháp được đưa ra dưới đây. 7Tham số ở đâu:
Các tham số trên là tham số chung của tất cả các phương thức trong đối tượng 02. Các phương pháp được đưa ra dưới đây.
Hãy cùng 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 với các tham số. Nhập các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây. 8Mã tạo một biến cho các tham số hình dạng và gán một số giá trị. 9Tạo một mảng dữ liệu bằng phương thức 4 của một đối tượng 14 bằng mã bên dưới. 0Python scipy thống kê bình thường GennormBây giờ hãy vẽ hàm mật độ xác suất bằng cách truy cập phương thức 15 của một đối tượng 14 của mô -đun 07 bằng cách sử dụng mã bên dưới. 1Python SCIPY STATS QUỐC GIA GENNORM Ví dụĐây là cách sử dụng phương pháp 18 của Python Scipy.Đọc: Scipy Convolve - Hướng dẫn đầy đủ Python Scipy Stats Norm RVSPhương pháp 19 của Python Scipy của đối tượng 20 là biến thể ngẫu nhiên tạo ra các số ngẫu nhiên. 19 of Python Scipy of object 20 is random variates that generate random numbers.Cú pháp được đưa ra dưới đây 2Tham số ở đâu:
Hãy để vẽ một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối bình thường đa biến bằng cách làm theo các bước dưới đây: Nhập các thư viện bắt buộc bằng mã Python dưới đây. 3Tạo một phân phối bình thường đa biến bằng cách sử dụng mã dưới đây. 4Tạo số ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phân phối bình thường bằng mã dưới đây. 5Python SCIPY STATS RVSĐây là cách tạo các số ngẫu nhiên bằng phương pháp 21 của Python Scipy.Đọc: SCIPY Tích hợp + ví dụ Phù hợp với số liệu thống kê của Python ScipyPhương pháp 22 của Python Scipy của đối tượng 23 cung cấp xấp xỉ cho tỷ lệ và vị trí.Cú pháp được đưa ra dưới đây. 6Trong đó dữ liệu tham số là dữ liệu mà chúng ta cần vị trí và tỷ lệ.data is the data for which we need the location and scale. Hãy cùng hiểu với một ví dụ bằng cách sau: Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng cách sử dụng mã dưới đây. 0Tạo số ngẫu nhiên bằng phương pháp 24. 8Bây giờ phù hợp với dữ liệu trên bằng cách sử dụng mã dưới đây. 9Kiểm tra các giá trị tham số ước tính bằng mã dưới đây. 0Python SCIPY STATS EDNgoài ra, hãy xem thêm một số hướng dẫn Python Scipy.
Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã tìm hiểu về các số liệu thống kê của Python Scipy và đề cập đến các chủ đề sau đây.Python Scipy Stats Norm” and covered the following topics.
Phương pháp 22 của Python Scipy của đối tượng 23 cung cấp xấp xỉ cho tỷ lệ và vị trí.
|