假设我有一些简单的代码可以绘制某些数据的内核。我想从中提取给定特定值的概率,假设为2,该值应为0.145。
我知道从统计上讲并不是很相关,但是我需要它来精确计算两个分布之间的公共区域。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
data = [1.5]*7 + [2.5]*2 + [3.5]*2 + [4.5]*3 + [5.5]*1 + [6.5]*7
density = gaussian_kde(data)
xs = np.linspace(0,8,200)
plt.plot(xs,density(xs))
plt.show()


python - 从内核推断特定值的概率-LMLPHP

谢谢

最佳答案

您可以使用创建的evaluate()对象的gaussian_kde方法,如下所示:

print(density.evaluate(2))


输出为:

>> [ 0.14731622]


有关更多详细信息,请参见this page in the documentation

关于python - 从内核推断特定值的概率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/50180632/

10-12 13:30
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