
Cauchy 분포의 Cumulative Distribution Function (CDF)는 stats_cdf_cauchy 함수로 구할 수 있습니다. 이 함수의 매개 변수 x0은 분포의 위치를 나타내고, gamma는 스케일을 나타냅니다.
stats_cdf_cauchy 함수는 Cauchy 분포의 확률 밀도 함수를 적분하여 구한 cumulative distribution function입니다.
Cauchy 분포의 확률을 계산할 때, x0과 gamma의 값을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 분포의 위치를 나타내는 x0의 값을 설정합니다.
2. 분포의 스케일을 나타내는 gamma의 값을 설정합니다.
예를 들어, Cauchy 분포의 위치가 0, 스케일이 1 인 분포의 확률을 계산하고 싶다면, x0 = 0, gamma = 1로 설정하면 됩니다.
stats_cdf_cauchy 함수를 사용하여 Cauchy 분포의 확률을 계산할 때, 오류가 발생할 수 있는 경우는 다음과 같습니다.
1. x0과 gamma의 값이 음수일 경우 오류가 발생할 수 있습니다.
2. x0과 gamma의 값이 0일 경우 오류가 발생할 수 있습니다.
이러한 오류를 피하기 위해, x0과 gamma의 값은 모두 양수여야 합니다.
예제를 통해 이해를 돕겠습니다.
#hostingforum.kr
python
import numpy as np
from scipy.stats import cauchy
# Cauchy 분포의 위치를 나타내는 x0의 값을 설정합니다.
x0 = 0
# Cauchy 분포의 스케일을 나타내는 gamma의 값을 설정합니다.
gamma = 1
# Cauchy 분포의 확률 밀도 함수를 구합니다.
x = np.linspace(-10, 10, 100)
pdf = cauchy.pdf(x, x0, gamma)
# Cauchy 분포의 cumulative distribution function (CDF)를 구합니다.
cdf = cauchy.cdf(x, x0, gamma)
# Cauchy 분포의 확률을 계산합니다.
probability = cdf[-1]
print("Cauchy 분포의 확률:", probability)
이 예제에서는 Cauchy 분포의 위치가 0, 스케일이 1 인 분포의 확률을 계산하고 있습니다.
이러한 예제를 통해 Cauchy 분포의 Cumulative Distribution Function (CDF)를 이해하고, stats_cdf_cauchy 함수를 사용하여 Cauchy 분포의 확률을 계산할 수 있습니다.
2025-06-09 20:19