梦之翼wordpress主题站,北京网站关键字优化,WordPress考试,百度竞价托管代运营我们可以通过手头掌握的样本来估计总体的概率分布。这个过程由以下步骤组成。
第一步#xff0c;我们采用Seaborn软件的histplot函数建立核密度图#xff08;一种概率密度图#xff09;。
import numpy as np
#输入样本数据
xnp.array([2.12906357, 0.72736725, 1.0515282…我们可以通过手头掌握的样本来估计总体的概率分布。这个过程由以下步骤组成。
第一步我们采用Seaborn软件的histplot函数建立核密度图一种概率密度图。
import numpy as np
#输入样本数据
xnp.array([2.12906357, 0.72736725, 1.05152821, 0.48600398, 1.91963227,1.62165678, 8.86319952, 0.24399412, 4.19883103, 2.80846683,1.34644303, 0.35146917, 1.7575424 , 3.90572887, 1.07404978,4.05247124, 0.65839571, 0.40166037, 2.03241598, 0.53592929])
import seaborn as sns
#kdeTrue会绘制概率密度曲线否则只有直方图
sns.histplot(x,kdeTrue) 第二步确定几个与之相近的候选概率分布一般3个左右。从上图来看可以选择卡方分布、指数分布、伽玛分布。 第三步分布拟合这三个候选分布的参数并使用拟合得出的分布参数检验每一个候选分布
import scipy.stats as stats
#构造候选分布集合
dists{expon:stats.expon,chi2:stats.chi2,gamma:stats.gamma}for dist in dists:#拟合每一个分布paramsdists[dist].fit(x)#检验每一个分布teststats.kstest(x,dists[dist].cdf,params)print(dist,test.pvalue,params)
第四步选择p值每一个值最大的作为检验结果 expon 0.9001 (0.016, 1.91)
chi2 0.3800 (1.78, 0.016, 1.37)
gamma 0.8080 (0.94, 0.016, 1.95) 从以上数据可以看出样本最大可能是参数的指数分布。而事实上原始样本确实是以生成的随机数样本
