Python中的累积分布
问题描述:
我需要计算两个数据集的CDF,并使用第二个数据集的CDF来更正第一个数据集的CDF。我用下面的代码来找到CDF。Python中的累积分布
sorted_data = np.sort(f_o_data[:,0])
cdf_fcs=np.arange(len(sorted_data))/(float(len(sorted_data)))
plt.plot(sorted_data,cdf_fcs,'g')
sorted_data = np.sort(f_o_data[:,1])
cdf_obs=np.arange(len(sorted_data))/(float(len(sorted_data)))
plt.plot(sorted_data,cdf_obs,'r')
plt.grid()
plt.show()
现在我被卡住了,我不知道如何找到CDF的逆。 可以在任何一个可以帮助我找到一个CDF的逆在python
答
我冒昧,你需要逆CDF采样
好吧,如果你建立CDF这样,你有X的阵列(在a
到b
范围),和 阵列Y,它从0
变为在a
到1
在b
,那么问题都有简单的解决方案 - 交换X和Y,使新的X是从0
到1
和新的Y是从a
到b
作为CDF y你是指累积分配函数?反过来,你是指概率密度函数? – hruske