Можно ли преобразовывать непрерывные случайные величины в дискретные, используя scipy?

Question

Если я инициализировать подкласс scipy.stats.rv_continuous, например scipy.stats.norm

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

Могу ли я преобразовать его в список вероятностей с каждым элементом, представляющим вероятность диапазона значений после предоставления числа диапазонов? Нечто подобное - (для диапазона - [(-inf, -1), (-1,0), (0,1), (1, инф)])

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

(где находится +0,15865525393145707 вероятность переменной составляет менее -1 и 0.34134474606854293 за то, что в диапазоне от -1 до 0, а так же для других.

может ли это быть сделано с помощью SciPy? Если нет, которые питона библиотека может поддерживать такие операции преобразования?

Answer 1

Основываясь на ваших комментариях, вы можете рассчитать это, используя CDF:

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) 

Это следует из определения CDF, в основном.

---

Обратите внимание, что я получаю цифры, которые составляют 1, но не те, которые вы пишете как ожидаемый результат. Я не знаю ваших оснований говорить, что это правильные. Я предполагаю, что вы неявно используете переменную Normal с нестандартным стандартным отклонением.