Non-Central Chi-Square 분포의 Cumulative 분포 함수는 stats.cdf_noncentral_chisquare 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다. 이 함수의 매개변수 중 'loc'와 'scale'은 Non-Central Chi-Square 분포의 위치와 스케일을 나타내지 않습니다.
'loc' 매개변수는 분포의 위치를 나타내는 매개변수입니다. 그러나 Non-Central Chi-Square 분포의 경우, 위치 매개변수는 없습니다. 따라서 'loc' 매개변수는 생략하거나 0으로 설정할 수 있습니다.
'scale' 매개변수는 분포의 스케일을 나타내는 매개변수입니다. Non-Central Chi-Square 분포의 스케일은 자유도에 의해 결정됩니다. 따라서 'scale' 매개변수는 생략하거나 자유도에 해당하는 값을 설정할 수 있습니다.
Non-Central Chi-Square 분포의 Cumulative 분포 함수를 계산할 때, 비중앙성 매개변수의 값을 결정해야 합니다. 비중앙성 매개변수는 Non-Central Chi-Square 분포의 중심을 결정하는 매개변수입니다. 비중앙성 매개변수의 값은 분포의 중심을 결정하는 값으로, 일반적으로 분산의 크기와 관련이 있습니다.
예를 들어, Non-Central Chi-Square 분포의 자유도와 비중앙성 매개변수가 주어졌을 때, Cumulative 분포 함수를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 자유도와 비중앙성 매개변수를 입력하여 Cumulative 분포 함수를 계산합니다.
#hostingforum.kr
python
import scipy.stats as stats
# 자유도와 비중앙성 매개변수
k = 10
lambda_ = 5
# Cumulative 분포 함수를 계산합니다.
cdf = stats.cdf_noncentral_chisquare(k, lambda_, 0, k)
print(cdf)
2. Cumulative 분포 함수의 결과를 사용하여 필요한 정보를 추출합니다.
#hostingforum.kr
python
# Cumulative 분포 함수의 결과를 사용하여 필요한 정보를 추출합니다.
print("Cumulative 분포 함수:", cdf)
이러한 방법을 사용하여 Non-Central Chi-Square 분포의 Cumulative 분포 함수를 계산할 수 있습니다.
2025-06-04 20:55