У меня есть следующий ниже код, который печатает график PDF для определенного среднего и стандартного отклонения.Как вычислить PDF (функция плотности вероятности) в Python?
Теперь мне нужно найти реальную вероятность, определенного значения. Так, например, если мое значение равно 0, а мое значение равно 0, моя вероятность равна 1. Обычно это делается путем вычисления площади под кривой. Подобно этому:
http://homepage.divms.uiowa.edu/~mbognar/applets/normal.html
Я не знаю, как подойти к этой проблеме
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
def normal(power, mean, std, val):
a = 1/(np.sqrt(2*np.pi)*std)
diff = np.abs(np.power(val-mean, power))
b = np.exp(-(diff)/(2*std*std))
return a*b
pdf_array = []
array = np.arange(-2,2,0.1)
print array
for i in array:
print i
pdf = normal(2, 0, 0.1, i)
print pdf
pdf_array.append(pdf)
plt.plot(array, pdf_array)
plt.ylabel('some numbers')
plt.axis([-2, 2, 0, 5])
plt.show()
print
Я использую C++. Если вы не говорите мне, есть собственная функция – Raaj