2017-06-15 64 views
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關於上述代碼
import scipy.stats 
means = [2,2] 
covariance = [[0.0020, 0.0008], 
       [0.0008, 0.0020]] 
scipy.stats.multivariate_normal(means, covaraince).pdf([2,2]) 
> 86.82613975535709 

兩個問題外產生一個值:`scipy.stats.multivariate_normal.pdf(...)`的[0,1]出乎意料

  • documentation的PDF函數允許你(重新)定義均值和協方差。我不明白,平均值和協方差已在multivariate_normal(...)中定義。爲什麼要在pdf函數中重新定義它?

    enter image description here

  • 其次,調用pdf([2,2])的結果是遠遠超過1,但PDF一定範圍內[0,1]產生一個結果。我必須在這裏誤解一些事情。

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一個PDF原則上可以採取的答案* *任何非負值,只要它集成到一個。你得到的結果是正確的。 – Stelios

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哦,那麼,你說得對,我習慣於看比較正常的法線。您應該將其作爲答案發布,並感謝您! –

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@Stelios我會盡快重新發布你的答案,但是如果你發佈了它會更好。再次感謝您的幫助。只是今天清理舊線程。 –

回答

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PDF可以原則上採取任何非負值,只要它與一個積分。你得到的結果是正確的。

發佈代表@斯泰利奧斯在評論