import scipy as sp
import scipy.stats

かくりつぶんぷるい

上にインポートしたライブラリでは、statsは次のクラスを提供するため重要です.

命令を下す.

rv=sp.stats.norm()

前述したように、クラスに正規分布のオブジェクトが作成されます.

親の指定

作成したオブジェクトのシェイプを指定するには、次の2つのパラメータを指定してモデルを決定できます.
(母数)名称意味loc一般分布の基数値scale一般分布の標準偏差
したがって,オブジェクトを生成する際には,上記2つのパラメータをパラメータとして渡すことができる.

rv=sp.stats.norm(loc=1,scale=2)

かくりつぶんぷほう

上記の方法でオブジェクトを使用できるようになりました.

確率密度関数(pdf)

pdfは関数なので、値を入力する必要があります.これにより、上記のグラフが生成されます.
linspace関数
linspace(start,end,num)[linearSpace]関数は、Pythonのnumpyモジュールに含まれる関数で、startからendまでの1次元配列の数値をnumの値として1次元配列を作成します.

練習問題8.1.1

(1)基準値が0、標準偏差が0.1の正規分布のオブジェクトを作成し、確率密度関数を描画します.

参考pltとします.xlabel(「xxx」)は、このときの$が傾斜を表す.
ここで、追加のpdfの関数値は確率ではありません.これはcdfすなわち累積分布関数の傾きにすぎない.そのため、これは密度にすぎず、どこがいくらの価値があるか教えてくれます.
(2)この確率密度関数の最大値はいくらですか.

累積分布関数(cdf)

cdfの関数値は真確率値である.-∞から値までの区間イベントで、確率値を割り当てる高さを指します.

ランダムサンプリング(rvs)

ランダムサンプリングではrvs(random value sampling)法を用いる.このメソッドが受信するパラメータは次のとおりです.
引数の意味size=(行、列)標本の作成時に作成する標本サイズrandom state標本のシード値

変換確率変数のシミュレーション

シミュレーション機能を用いて,確率変数のサンプルを加工することによって生じる変換確率変数の確率分布も知ることができる.このとき,均一確率分布を用いた.この0と1の間の値は平均であり、残りの値は出ない分布であってもよい.
では、2つの均一に分布するプロトコルにはどのような分布があるのでしょうか.一見、均一分布が予想されるが、実態は1に集中した結果である.