多元正態分佈

1.生成乙個服從多元正態分佈的陣列

multivariate_normal(mean, cov, size=none, check_valid=none, tol=none)

cov：協方差矩陣，必選引數；

size： 指定生成矩陣的維度，若size=(1, 1, 2)，則輸出的矩陣的 shape 即形狀為 1x1x2xn（n為mean的長度）；

check_valid：可取值 warn，raise以及ignore；

tol：檢查協方差矩陣奇異值時的公差，float型別；

2.生成乙個多元正態分佈

import numpy as np

import scipy.stats as st
import matplotlib.pylab as plt
st.multivariate_normal()

pdf(x, mean=none, cov=1) ：概率密度函式

logpdf(x, mean=none, cov=1) ：概率密度函式日誌

rvs(mean=none, cov=1) ：從多元正態分佈中隨機抽取樣本

entropy() ：計算多元法線的微分熵

python 累積正態分佈函式 截斷正態分佈

截斷正態分佈 truncated normal distribution 是在正態分佈中界定隨機變數進而從正態分佈的分布函式中匯出的概率分布，在計量經濟學中具有廣泛的應用。正態分佈是定義在實數域的概率分布，而截斷正態分佈顧名思義就是在正態分佈中擷取部分區間的概率。截斷正態分佈的定義如下 由截斷正態的...

正態分佈函式

1 使用matlab畫出正態分佈的概率密度函式影象。x 10 0.01 10 y normpdf x,0,1 正態分佈函式。figure axes1 axes pos 0.1 0.1 0.85 0.85 plot x,y set axes1,ylim 0.01 0.43 xlim 3 3 圖1 2 ...

非正態分佈資料轉換成正態分佈

常用的變數變換方法有對數變換 平方根變換 倒數變換 平方根反正弦變換等，應根據資料性質選擇適當的變數變換方法。即將原始資料x的對數值作為新的分布資料 x lgx 當原始資料中有小值及零時，亦可取x lg x 1 還可根據需要選用x lg x k 或x lg k x 對數變換常用於 1 使服從對數正態...