Penggunaan fungsi ppf dalam Python

Penggunaan fungsi ppf dalam Python ialah fungsi songsang taburan kebarangkalian, juga dikenali sebagai fungsi titik persentil. Ia digunakan untuk mengira nilai taburan yang sepadan untuk nilai kebarangkalian tertentu. Dalam statistik dan teori kebarangkalian, fungsi ppf ialah alat yang sangat berguna yang membantu kita menentukan nilai tertentu yang diberi kebarangkalian. Dalam Python, fungsi ppf disediakan oleh modul statistik dalam perpustakaan scipy. Untuk menggunakan fungsi ppf, anda perlu mengimport perpustakaan yang sepadan terlebih dahulu Setelah modul statistik diimport, anda boleh menggunakan fungsi ppf untuk mengira nilai di bawah kebarangkalian tertentu.

Fungsi ppf dalam Python ialah fungsi songsang taburan kebarangkalian, juga dikenali sebagai fungsi titik persentil. Ia digunakan untuk mengira nilai taburan yang sepadan untuk nilai kebarangkalian tertentu. Dalam statistik dan teori kebarangkalian, fungsi ppf ialah alat yang sangat berguna yang membantu kita menentukan nilai tertentu yang diberi kebarangkalian.

Pertama, mari kita fahami taburan kebarangkalian. Taburan kebarangkalian ialah fungsi yang menerangkan kemungkinan nilai pembolehubah rawak. Taburan kebarangkalian biasa termasuk taburan normal, taburan seragam, taburan binomial, dsb. Setiap taburan kebarangkalian mempunyai fungsi ppf yang sepadan.

Dalam Python, fungsi ppf disediakan oleh modul statistik dalam perpustakaan scipy. Untuk menggunakan fungsi ppf, kita perlu mengimport perpustakaan yang sepadan terlebih dahulu:

import scipy.stats as stats

Setelah kita mengimport modul statistik, kita boleh menggunakan fungsi ppf untuk mengira nilai di bawah kebarangkalian tertentu. Sintaks fungsi ppf adalah seperti berikut:

stats.distribution.ppf(q, *args, **kwargs)

Antaranya, `distribution` ialah taburan kebarangkalian, contohnya, taburan normal boleh diwakili oleh `stats.norm`, dan `q` ialah nilai kebarangkalian, julat dari 0 hingga 1. `*args` dan `**kwargs` ialah argumen pilihan yang digunakan untuk menghantar parameter kepada taburan kebarangkalian tertentu.

Mari kita lihat contoh di bawah, dengan mengandaikan kita mempunyai pembolehubah rawak teragih normal dan kita ingin mencari nilai yang sepadan dengan kebarangkalian yang diberikan. Kita boleh menggunakan fungsi ppf untuk melakukan ini:

import scipy.stats as stats
# 创建一个正态分布的随机变量
rv = stats.norm()
# 计算给定概率下的值
p = 0.95
value = rv.ppf(p)
print("对应于概率{}的值为：{}".format(p, value))

Keluaran ialah:

对应于概率0.95的值为：1.6448536269514722

Ini bermakna di bawah taburan normal, nilai dengan kebarangkalian 0.95 adalah lebih kurang 1.64.

Sebagai tambahan kepada taburan normal, kita juga boleh menggunakan fungsi ppf untuk mengira nilai di bawah taburan kebarangkalian lain. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan taburan binomial untuk mengira bilangan kejayaan bagi kebarangkalian tertentu. Berikut adalah contoh:

import scipy.stats as stats
# 创建一个二项分布的随机变量
n = 10
p = 0.5
rv = stats.binom(n, p)
# 计算给定概率下的成功次数
p_success = 0.8
successes = rv.ppf(p_success)
print("在{}次试验中，成功次数至少为{}的概率为：{}".format(n, successes, p_success))

Keluarannya ialah:

在10次试验中，成功次数至少为8的概率为：0.8

Ini bermakna daripada 10 percubaan, kebarangkalian untuk mendapat sekurang-kurangnya 8 kejayaan ialah 0.8.

Ringkasnya, fungsi ppf ialah fungsi dalam Python yang digunakan untuk mengira nilai yang sepadan bagi taburan di bawah kebarangkalian tertentu. Ia berguna untuk pengiraan dalam statistik dan teori kebarangkalian. Sama ada taburan normal, taburan seragam atau taburan lain, fungsi ppf boleh membantu kita menentukan nilai tertentu jika diberi kebarangkalian.

Atas ialah kandungan terperinci Penggunaan fungsi ppf dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!