是否可以使用 scipy 将连续随机变量转换为离散变量

Question

如果我初始化scipy.stats.rv_continuous的子类，例如scipy.stats.norm

>>> from scipy.stats import norm
>>> rv = norm()

我可以将其转换为概率列表，每个元素在提供范围数后表示值范围的概率吗？像——（对于范围 - [（-inf，-1）， （-1,0）， （0,1）， （1， inf）] ）

>>> li
[0.15865525393145707, 0.34134474606854293, 0.34134474606854293, 0.15865525393145707]

（其中 0.15865525393145707

是变量小于 -1 的概率，0.34134474606854293 表示在 -1 到 0 范围内，其他变量也是如此。

这可以使用 scipy 来完成吗？如果不是哪个 python 库可以支持这样的转换操作？

Answer 1

根据您的评论，您可以使用 CDF 进行计算：

from scipy.stats import norm
import numpy as np
>>> norm().cdf(-1) - norm().cdf(-np.inf), 
    norm().cdf(0) - norm().cdf(-1), 
    norm().cdf(1) - norm().cdf(0), 
    norm().cdf(np.inf) - norm().cdf(1)
(0.15865525393145707,
 0.34134474606854293,
 0.34134474606854293,
 0.15865525393145707)

这基本上遵循了CDF的定义。

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请注意，我得到的数字总和为 1，但不是你写的作为预期输出的数字。我不知道你说这些是正确的依据。我的猜测是你隐式使用了一个非单位标准差的 Normal 变量。