正态分布概率密度函数最大值,正态分布的概率密度和分布函数

  正态分布概率密度函数最大值,正态分布的概率密度和分布函数

  Python正态分布概率计算方法,喜欢算法的请参考学习。数学模块是必需的。先了解这个模块方法,再写代码会更好。

  EFST _诺姆(美国) :

  ""标准正态分布" "

  导入匹配

  x=ABS(u )/math.sqrt(2) )2).

  t=(0.0705230784、0.0422822825、0.

  0.0001520143、0.0002765672、0.0000430638 )

  e=1-pow ()1sum ) [a*pow,)I 1]

  对于I,ainenumerate(t)),-16).

  p=0.5-0.5*E如果u0否则0.5 0.5*E

  是返回(p)

  efNorm(a,sigma,x):

  ""一般正态分布" "

  u=(x-a )/sigma

  return(ST_norm(u))

  而1:

  当输入“”的数量时,默认为标准正态分布。

  当您输入三个数字(用空格分隔)时,它们分别是期望值、方差和x。

  输入stop " "。

  s=输入(pleaseinputheparameters:(n))

  如果S==stop:break

  尝试:

  l=[s split中s的浮点数

  除了:

  打印(输入错误!)

  继续

  iflen(L )==1:

  print(f ) x )=%.5f ) %ST_norm ) l[0])

  Eliflen(L )==3:

  print(f)x)=. 5f)% norm)L[0],L[1],L[2])

  否则:

  打印(输入错误!)

  #www.iplaypy.com

  Snake.com的报道和转载请注明出处和网址.py.com/code/algorithm/a2236.html

  相关文章推荐

正态分布概率密度函数最大值,正态分布的概率密度和分布函数