Scipy能将连续随机变量转换为离散随机变量吗？

Question

Scipy能将连续随机变量转换为离散随机变量吗？

pythonscipyprobabilityprobability-density

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如果我初始化一个scipy.stats.rv_continuous的子类，比如说scipy.stats.norm

>>> from scipy.stats import norm
>>> rv = norm()

我可以将其转换为一个概率列表，每个元素代表提供范围数量后值范围的概率。例如 - （对于范围 - [(-inf,-1), (-1,0), (0,1), (1, inf)] ）

>>> li
[0.15865525393145707, 0.34134474606854293, 0.34134474606854293, 0.15865525393145707]

其中0.15865525393145707是变量小于-1的概率，0.34134474606854293是在范围-1到0内的概率，其他类似。

使用scipy可以实现吗？如果不行，哪个Python库可以支持这样的转换操作？

- Yashu Seth

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Ami Tavory · Accepted Answer

根据您的评论，您可以使用CDF来计算此内容：

from scipy.stats import norm
import numpy as np

>>> norm().cdf(-1) - norm().cdf(-np.inf), \
    norm().cdf(0) - norm().cdf(-1), \
    norm().cdf(1) - norm().cdf(0), \
    norm().cdf(np.inf) - norm().cdf(1)
(0.15865525393145707,
 0.34134474606854293,
 0.34134474606854293,
 0.15865525393145707)

这是根据CDF的定义得出的结论。

请注意，我得到的数字加起来等于1，但不是您所写的预期输出。我不知道您说这些是正确的依据。我猜想您在隐含使用具有非单位标准差的正态变量。