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python分布函数曲线 python画分布密度( 三 )

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【python分布函数曲线 python画分布密度】 指数分布可能容易和前面的泊松分布混淆，泊松分布强调的是某段时间内随机事件发生的次数的概率分布，而指数分布说的是 随机事件发生的时间间隔 的概率分布 。比如一班地铁进站的间隔时间 。如果随机变量X的概率密度为：
则称X服从指数分布 ， 其中的参数λ0 。对应的分布函数 为：
均匀分布的期望值和方差 分别为：
使用Python绘制指数分布的概率分布图：
均匀分布有两种，分为 离散型均匀分布和连续型均匀分布。其中离散型均匀分布最常见的例子就是抛掷骰子啦 。抛掷骰子出现的点数就是一个离散型随机变量 ， 点数可能有1，2，3，4 ， 5，6 。每个数出现的概率都是1/6 。
设连续型随机变量X具有概率密度函数：
则称X服从区间(a,b)上的均匀分布 。X在等长度的子区间内取值的概率相同 。对应的分布函数为：
f(x)和F(x)的图形分别如下图所示：
均匀分布的期望值和方差 分别为：
Python 数据可视化：数据分布统计图和热图本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图 。一定要牢记python分布函数曲线，Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装，它优化python分布函数曲线了很多古老的做图过程，因此才会看到一个函数解决问题的局面 。
在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况 。
在 Matplotlib 中 ， 可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化 。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数 。
输出结果python分布函数曲线：
sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE 。
除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot，它们的使用方法类似 。
首先看这样一个示例 。
输出结果python分布函数曲线：
① 的作用是设置所得图示的背景颜色 ， 这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像 ， 有的部分看不出来 。
② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分 ， 如下图所示 。
相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分 。也就是说 ， 不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制 。
继续操作：
输出结果：
语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图 ， 而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：
我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图 。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步”，具体如下：
输出结果：
使用Python构造经验累积分布函数（ECDF）对于一个样本序列，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中是一个指示函数，如果，指示函数取值为1，否则取值为0，因此能反映在样本中小于python分布函数曲线的元素数量占比 。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数会趋近于真实python分布函数曲线的累积分布函数。
首先定义一个类，命名为ECDF：
python分布函数曲线我们采用均匀分布（Uniform）进行验证 ， 导入 uniform 包 ， 然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出python分布函数曲线的结果 。

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