Вероятность того, что точка, взятая из определенного нормального распределения, будет меньше или равна точке, взятой из другого?

Предположим, у нас есть два независимых нормальных распределения

Как рассчитать вероятность того, что определенная точка, взятая из распределения X1, будет less than or equal to определенной точкой, взятой из распределения X2 в Python?

Относительно этого могу сказать, что формула для greater than могла бы быть примерно такой,

Пример,

m1, std1 = 1, 2 
m2, std2 = 2, 3

#then,

и,

# hence, 
from scipy.stats import norm
p = 1 - norm.cdf(-(m1 - m2) / np.sqrt(std1 + std2))
# p = 0.32736042300928847

Ищу код для

python numpy scipy probability normal-distribution

25.12.2020 09:15

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

457

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Предполагая, что они имеют одинаковое среднее значение l, вероятность будет равна 50%. Распределение не имеет значения. Поэтому лучше всего в этом контексте нормализовать распределения, чтобы они имели одинаковое среднее значение.

Я не понял, как вы пришли к 50%. Обратите внимание, что параметры m1, std1 = 1, 2 m2, std2 = 2, 3 являются экспериментальными, std1, std2 могут принимать любые значения, 0.0236, .63 и т. д. Можете ли вы уточнить свой ответ в коде Python?

— 25.12.2020 13:33

25.12.2020 12:48

Ответ принят как подходящий

Пусть Y будет X₁ - X₂. Вы уже показали, что Y ~ N (μ₁ - μ₂, σ₁² + σ₂²). Вы хотите P (Y ≤ 0). Это CDF Y, оцененный как 0.

В коде:

from math import sqrt
from scipy.stats import norm

m1, std1 = 1, 2
m2, std2 = 2, 3

m = m1 - m2
std = sqrt(std1**2 + std2**2)
print(norm.cdf(0, loc=m, scale=std))

Выход