python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)最大似然估計(jì)&scipy庫(kù)的使用詳解
python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)最大似然估計(jì)
1、scipy庫(kù)的安裝
wim+R輸入cmd，然后cd到python的pip路徑，即安裝：pip install scipy即可
2、導(dǎo)入scipy庫(kù)
from scipy.sats import norm
導(dǎo)入scipy.sats中的norm
3、案例分析
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
'''
norm.cdf 返回對(duì)應(yīng)的累計(jì)分布函數(shù)值
norm.pdf 返回對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)值
norm.rvs 產(chǎn)生指定參數(shù)的隨機(jī)變量
norm.fit 返回給定數(shù)據(jù)下，各參數(shù)的最大似然估計(jì)（MLE）值
'''
x_norm = norm.rvs(size=200)
#在這組數(shù)據(jù)下，正態(tài)分布參數(shù)的最大似然估計(jì)值
x_mean, x_std = norm.fit(x_norm)
print ('mean, ', x_mean)
print ('x_std, ', x_std)
plt.hist(x_norm, normed=True, bins=15)#歸一化直方圖（用出現(xiàn)頻率代替次數(shù)），將劃分區(qū)間變?yōu)?20（默認(rèn) 10）
x = np.linspace(-3,3,50)#在在(-3,3)之間返回均勻間隔的50個(gè)數(shù)字。
plt.plot(x, norm.pdf(x), 'r-')
plt.show()
運(yùn)行如下：
補(bǔ)充知識(shí)：python hypergeom.cdf函數(shù)理解
導(dǎo)入函數(shù)
hypergeom.cdf函數(shù)是scipy庫(kù)中的。
from scipy.stats import hypergeom
含義
與scipy幫助文檔中的字母定義一致，即用hypergeom.cdf(k,M,n,N)來(lái)解釋該函數(shù)的用法。
hypergeom是用于計(jì)算超幾何分布的，其中cdf表示的是累計(jì)分布函數(shù)。這里用超幾何分布的一般意義來(lái)解釋，hypergeom.cdf表示：總共有M件產(chǎn)品，n件次品，從M件中隨機(jī)挑出N件，這N件中最多包含n件中的k件的概率（也可以理解為M-n件產(chǎn)品中至少選到N-k件的概率）。
以上這篇python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)最大似然估計(jì)&scipy庫(kù)的使用詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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