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假设我计算 Beta(4,8) 的密度:
from scipy.stats import beta
rv = beta(4, 8)
x = np.linspace(start=0, stop=1, num=200)
my_pdf = rv.pdf(x)
为什么pdf的积分不等于1？
> my_pdf.sum()
199.00000139548044
最佳答案
pdf 上的积分是 1。您可以通过使用 scipy 的数值积分来看到这一点
>>> from scipy.integrate import quad
>>> quad(rv.pdf, 0, 1)
(0.9999999999999999, 1.1102230246251564e-14)
或者通过编写您自己的临时集成(在本例中使用梯形规则)
>>> x = numpy.linspace(start=0, stop=1, num=201)
>>> (0.5 * rv.pdf(x[0]) + rv.pdf(x[1:-1]).sum() + 0.5 * rv.pdf(x[-1])) / 200.0
1.0000000068732813
关于python - 使用 scipy.stats 进行 pdf 估计，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21991056/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！