PDF和CDF沒有SciPy

Question

我需要在我編程的Python應用程序中使用概率和累積密度函數。 SciPy提供了這兩種功能，但對於這兩種功能來說，它似乎過於依賴。 PDF似乎很容易在沒有SciPy的情況下實施。 （From the docs:）

爲範數的概率密度函數爲：

norm.pdf（X）= EXP（-x ** 2/2）/ SQRT（2 * PI）

有沒有辦法讓CDF以及沒有使用SciPy？

Answer 1

見this post：

from math import * 
def erfcc(x): 
    """Complementary error function.""" 
    z = abs(x) 
    t = 1./(1. + 0.5*z) 
    r = t * exp(-z*z-1.26551223+t*(1.00002368+t*(.37409196+ 
     t*(.09678418+t*(-.18628806+t*(.27886807+ 
     t*(-1.13520398+t*(1.48851587+t*(-.82215223+ 
     t*.17087277))))))))) 
    if (x >= 0.): 
     return r 
    else: 
     return 2. - r 

def ncdf(x): 
    return 1. - 0.5*erfcc(x/(2**0.5)) 

Answer 2

您正在查找「錯誤功能」，請參見the math module。它沒有關於elementary functions的封閉式表示。

請注意，math.erf(x)是在Python 2.7中引入的。如果您使用的是早期版本，則必須使用an approximation。