비중앙정규분포의 누적분포함수(cdf)를 계산할 때, stats_cdf_noncentral_t 함수의 파라미터를 이해하는 것이 중요합니다.
- deg_of_freedom: 자유도(degree of freedom)입니다. 비중앙정규분포에서 자유도는 t 분포의 자유도와 같습니다. 일반적으로 자유도는 샘플 크미나 도메인 크미로 정의됩니다.
- nonc: 비중앙성(non-centrality parameter)입니다. 비중앙성은 분포의 중심을 결정하는 데 사용됩니다. 비중앙성의 값이 클수록 분포의 중심이 더 멀리 떨어져 있습니다.
- loc: 위치(location) 파라미터입니다. 비중앙정규분포의 위치는 일반적으로 0으로 정의됩니다. 그러나 stats_cdf_noncentral_t 함수에서 위치를 지정할 수 있습니다.
- scale: 스케일(scale) 파라미터입니다. 비중앙정규분포의 스케일은 분포의 넓이를 결정합니다. 스케일의 값이 클수록 분포가 더 넓게 퍼져 있습니다.
stats_cdf_noncentral_t 함수를 사용하여 비중앙정규분포의 누적분포함수(cdf)를 계산할 때, deg_of_freedom, nonc, loc, scale 파라미터의 값을 지정해야 합니다. 예를 들어, 비중앙정규분포의 누적분포함수를 계산할 때 deg_of_freedom=10, nonc=5, loc=0, scale=1로 지정할 수 있습니다.
import scipy.stats as stats
# 비중앙정규분포의 누적분포함수(cdf) 계산
cdf = stats.cdf_noncentral_t(deg_of_freedom=10, nonc=5, loc=0, scale=1, x=2)
print(cdf)
2025-05-21 06:05