비망록

통계학에 대한 초기 기능
N(0,1^2)에 따른 정규 분포 그래프의 면적을 구할 뿐.


↑이
이 폴립과 같은 곡선의 공식은
$$ f_{(x)}=\frac{1}{\sqrt{2x}}e^{(-\frac{x}{2})} $$
에서 주어집니다.
코멘트 해 주신 사람, 고맙습니다.

출처 (누구든지)

1. 0에서 x까지의 면적 구하기

NORMAL_Dist_S

def NORMAL_Dist_S(a):
    """N(0,1^2)に従う正規分布の x=0からaまでの面積を返す"""
    import numpy as np
    import math
    from scipy import integrate


    f = lambda x: (math.exp(-x**2/2)) / math.sqrt(2*math.pi)
    s,d = integrate.quad(f, 0, abs(a))
    return s

NORMAL_Dist_S는

x=임의의 실수
res = NORMAL_Dist_S(x)
쓰고,

S(x)의 값을 res로 반환합니다.

2. x=∞에서 x까지의 면적을 구한다

NORMAL_Dist_S_REST

def NORMAL_Dist_S_REST(a):
    """N(0,1^2)に従う正規分布の x=0からaまでの面積を0.5から引いた値を返す"""
    import numpy as np
    import math
    from scipy import integrate


    f = lambda x: (math.exp(-x**2/2)) / math.sqrt(2*math.pi)
    s,d = integrate.quad(f, 0, abs(a))
    s=0.5-s
    return s

NORMAL_Dist_S_REST는

x=임의의 실수
res = NORMAL_Dist_S_REST(x)
쓰고,
S(x)의 값을 res로 반환합니다.

3. 임의의 2 지점의 적분

NORMAL_Dist

def NORMAL_Dist(a,b):
    """N(0,1^2)に従う正規分布の aからbまでの面積を返す"""
    import numpy as np
    import math
    from scipy import integrate


    f = lambda x: (math.exp(-x**2/2)) / math.sqrt(2*math.pi)
    s,d = integrate.quad(f, a,b)
    return s

NORMAL_Dist는

x=임의의 실수
y = 임의의 실수
res = NORMAL_Dist(x,y)
쓰고,
S(x)의 값을 res로 반환합니다.

감상

더 간단하고 명확하고 빠른
그러므로, 누가 얻는 함수.

점점 함수를 늘려 가고 싶다. (누구득인데!!??)
어쨌든, 자신은 사용하는 장면이 상당히 있고,
귀찮아서 이 기회에 과감하게 함수화.

어쩌면 이 정도라면 파이썬이 import하는 라이브러리에 뭔가 있다고 생각한다.
보다는 없을 리가 없다.

출처 등

ぉ tp // // rg-는 ch의 ぉ gy. 코 m/포 sts/이니 g 라테-분 c 치온. HTML
htps : // 그럼.ぃきぺぢ아. 오 rg / 우키 / % 6 % 오 D % 오 3 % 오 8 % 오 6 % 8F % 오 5 % 88 % 86 % 오 5 % B8 % 83