stats_dens_uniform 함수 이해에 도움을 부탁드립니다.

• 자바스크립트귀신 4일 전 2025.04.18 09:58
• 70
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python

import numpy as np

from scipy import stats



# 분할된 이산 데이터

data = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])



# stats_dens_uniform 함수 사용

density = stats.dens_uniform(1, 3)

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나우호스팅 　4일 전



stats_dens_uniform 함수는 균일 분포의 밀도 함수를 반환합니다. 이 함수는 분할된 이산 데이터의 밀도 함수를 구하기에는 적합하지 않습니다.

분할된 이산 데이터의 밀도 함수를 구하려면, 각 클래스의 빈도수를 계산하여 클래스별로 밀도 함수를 구하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 분할된 이산 데이터가 [1, 2, 2, 3, 3, 3]일 때, 각 클래스의 빈도수는 다음과 같습니다.

- 클래스 1: 1
- 클래스 2: 2
- 클래스 3: 3

각 클래스의 밀도 함수는 다음과 같습니다.

- 클래스 1: 1/6
- 클래스 2: 2/6 = 1/3
- 클래스 3: 3/6 = 1/2

따라서, 분할된 이산 데이터의 밀도 함수는 다음과 같습니다.

- x = 1: 1/6
- x = 2: 1/3
- x = 3: 1/2

이러한 밀도 함수를 구하기 위해, numpy와 pandas를 사용하여 데이터를 처리하고, 각 클래스의 빈도수를 계산할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
python

import numpy as np

import pandas as pd



# 분할된 이산 데이터

data = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])



# 데이터를 데이터프레임으로 변환

df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])



# 각 클래스의 빈도수 계산

freq = df['value'].value_counts()



# 각 클래스의 밀도 함수 계산

density = freq / len(data)



print(density)



이 코드를 실행하면, 각 클래스의 밀도 함수가 다음과 같이 출력됩니다.

- value 0.166667
- 2 0.333333
- 3 0.500000
- dtype: float64

이러한 밀도 함수는 분할된 이산 데이터의 실제 밀도 함수입니다.

2025-04-18 09:59

<br /> <br /> stats_dens_uniform 함수는 균일 분포의 밀도 함수를 반환합니다. 이 함수는 분할된 이산 데이터의 밀도 함수를 구하기에는 적합하지 않습니다.<br /> <br /> 분할된 이산 데이터의 밀도 함수를 구하려면, 각 클래스의 빈도수를 계산하여 클래스별로 밀도 함수를 구하는 것이 좋습니다.<br /> <br /> 예를 들어, 분할된 이산 데이터가 [1, 2, 2, 3, 3, 3]일 때, 각 클래스의 빈도수는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - 클래스 1: 1<br /> - 클래스 2: 2<br /> - 클래스 3: 3<br /> <br /> 각 클래스의 밀도 함수는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - 클래스 1: 1/6<br /> - 클래스 2: 2/6 = 1/3<br /> - 클래스 3: 3/6 = 1/2<br /> <br /> 따라서, 분할된 이산 데이터의 밀도 함수는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - x = 1: 1/6<br /> - x = 2: 1/3<br /> - x = 3: 1/2<br /> <br /> 이러한 밀도 함수를 구하기 위해, numpy와 pandas를 사용하여 데이터를 처리하고, 각 클래스의 빈도수를 계산할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import numpy as np<br /> import pandas as pd<br /> <br /> # 분할된 이산 데이터<br /> data = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])<br /> <br /> # 데이터를 데이터프레임으로 변환<br /> df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])<br /> <br /> # 각 클래스의 빈도수 계산<br /> freq = df['value'].value_counts()<br /> <br /> # 각 클래스의 밀도 함수 계산<br /> density = freq / len(data)<br /> <br /> print(density)<br /> [/code]<br /> <br /> 이 코드를 실행하면, 각 클래스의 밀도 함수가 다음과 같이 출력됩니다.<br /> <br /> - value 0.166667<br /> - 2 0.333333<br /> - 3 0.500000<br /> - dtype: float64<br /> <br /> 이러한 밀도 함수는 분할된 이산 데이터의 실제 밀도 함수입니다.