在python中求分布函数相关的包实例

为了了解（正态）分布的方法和属性，我们首先引入norm

 >>>from scipy.stats import norm >>>rv<p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码$网</p> = norm() >>>dir(rv) # reformatted [‘__class__', ‘__delattr__', ‘__dict__', ‘__doc__', ‘__getattribute__', ‘__hash__', ‘__init__', ‘__module__', ‘__new__', ‘__reduce__', ‘__reduce_ex__', ‘__repr__', ‘__setattr__', ‘__str__', ‘__weakref__', ‘args', ‘cdf', ‘dist', ‘entropy', ‘isf', ‘kwds', ‘moment', ‘pdf', ‘pmf', ‘ppf', ‘rvs', ‘sf', ‘stats']

其中，连续随机变量的主要公共方法如下：

rvs: Random Variates
pdf: Probability Density Function
cdf: Cumulative Distribution Function
sf: Survival Function (1-CDF)
ppf: Percent Point Function (Inverse of CDF)
isf: Inverse Survival Function (Inverse of SF)
stats: Return mean, variance, (Fisher’s) skew, or (Fisher’s) kurtosis
moment: non-central moments of the distribution

rvs:随机变量

pdf：概率密度函。

cdf：累计分布函数

sf：残存函数（1-CDF）

ppf：分位点函数（CDF的逆）

isf：逆残存函数（sf的逆）

stats:返回均值，方差，（费舍尔）偏态，（费舍尔）峰度。

moment:分布的非中心矩。

我们以cdf为例：

 >>>norm.cdf(0) 0.5 >>>norm.mean(), norm.std(), norm.var() (0.0, 1.0, 1.0)

重点来了，cdf的逆竟然也可以求，这个方法就是ppf

>>>norm.ppf(0.5)
0.0

离散分布中，pdf被更换为密度函数pmf，而cdf的逆也有所不同：

ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}

此外，fit可以求分布参数的极大似然估计，包括location与scale，nnlf可以求负对数似然函数，expect可以计算函数pdf或pmf的期望值。

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