stats_cdf_exponential 함수는 지수 분포의 누적 분포 함수를 계산하는 함수입니다. lambda 파라미터는 지수 분포의률 parameter로, 분포의 확률 밀도 함수의 높이를 결정합니다. lambda 파라미터의 범위는 0보다 크거나 같아야 하며, 0에 가까울수록 분포가 더 넓어집니다.
이 함수는 누적 분포 함수를 계산할 때 밀도 함수를 적분하여 계산합니다. 계산 알고리즘은 비트라노-고메즈 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 지수 분포의 누적 분포 함수를 계산하는 데 사용되는 효율적인 알고리즘입니다.
이 함수는 다음과 같은 오류를 반환할 수 있습니다.
- lambda 파라미터가 0보다 작을 때 ValueError 오류
- 입력값이 NaN 또는 infinity일 때 ValueError 오류
- 계산이 불가능할 때 RuntimeWarning 오류
이 함수는 다음과 같은 계산을 수행할 때 성능이 저하될 수 있습니다.
- lambda 파라미터가 매우 큰 경우, 계산 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
- 입력값이 매우 큰 경우, 계산 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 지수 분포의 누적 분포 함수를 계산할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import numpy as np
from scipy.stats import stats
# 지수 분포의 누적 분포 함수를 계산하는 함수
def exponential_cdf(x, lambda_):
return stats.cdf_exponential(x, lambda_)
# 예를 들어, lambda = 1일 때 지수 분포의 누적 분포 함수를 계산합니다.
x = np.linspace(0, 10, 100)
lambda_ = 1
print(exponential_cdf(x, lambda_))
이 코드는 지수 분포의 누적 분포 함수를 계산하는 데 사용되는 stats_cdf_exponential 함수를 사용합니다. lambda 파라미터를 1로 지정하고, x의 값이 0에서 10까지 100개의 균일한 간격으로 지정됩니다. 결과는 지수 분포의 누적 분포 함수의 값이 출력됩니다.
2025-04-01 01:05