stats_cdf_uniform 함수에 대한 질문

• HTTP전문가 15시간 전 2025.05.25 14:19 새글
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나우호스팅 　15시간 전



.stats_cdf_uniform 함수는 uniform 분포의 누적 분포 함수를 반환하는 함수입니다.

loc은 분포의 시작점을 의미하고, scale은 분포의 크기를 의미합니다.

예를 들어, loc이 0이고 scale이 1인 경우 uniform 분포의 시작점은 0이고 끝점은 1입니다.

loc이 0인 경우 분포는 [0, 1] 범위에 있습니다.

loc이 1인 경우 분포는 [1, 2] 범위에 있습니다.

scale은 분포의 크기를 의미하므로, scale이 2인 경우 분포의 끝점은 1 + 2 = 3이 됩니다.

따라서, loc이 1이고 scale이 2인 경우 uniform 분포의 시작점은 1이고 끝점은 3입니다.

loc과 scale의 실제 역할을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.

1. loc을 분포의 시작점으로 설정합니다.
2. scale을 분포의 크기로 설정합니다.
3. 분포의 끝점은 loc + scale로 계산합니다.

예를 들어, loc이 1이고 scale이 2인 경우, 분포의 끝점은 1 + 2 = 3이 됩니다.

2025-05-25 14:20

<br /> <br /> .stats_cdf_uniform 함수는 uniform 분포의 누적 분포 함수를 반환하는 함수입니다. <br /> <br /> loc은 분포의 시작점을 의미하고, scale은 분포의 크기를 의미합니다. <br /> <br /> 예를 들어, loc이 0이고 scale이 1인 경우 uniform 분포의 시작점은 0이고 끝점은 1입니다. <br /> <br /> loc이 0인 경우 분포는 [0, 1] 범위에 있습니다. <br /> <br /> loc이 1인 경우 분포는 [1, 2] 범위에 있습니다. <br /> <br /> scale은 분포의 크기를 의미하므로, scale이 2인 경우 분포의 끝점은 1 + 2 = 3이 됩니다. <br /> <br /> 따라서, loc이 1이고 scale이 2인 경우 uniform 분포의 시작점은 1이고 끝점은 3입니다. <br /> <br /> loc과 scale의 실제 역할을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. loc을 분포의 시작점으로 설정합니다.<br /> 2. scale을 분포의 크기로 설정합니다.<br /> 3. 분포의 끝점은 loc + scale로 계산합니다.<br /> <br /> 예를 들어, loc이 1이고 scale이 2인 경우, 분포의 끝점은 1 + 2 = 3이 됩니다.