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次のコードを MatLab から Python に変換するのを誰か手伝ってくれないかと思っていました。この方程式は、切り捨てられた正規分布の 99% 信頼区間を決定するために使用されます。

function sigma = var_truncNormal( a, b, mu, sigma, data )

x1 = (a-mu)/sigma * normpdf( a, mu, sigma );
x2 = (b-mu)/sigma * normpdf( b, mu, sigma );

cx = normcdf( b, mu, sigma) - normcdf( a, mu, sigma );

yhat = var( data(data>(mu-3000)&data<(mu+3000)) );
sigma2 = yhat/((1+(x1-x2)/cx - ((x1-x2)/cx)^2));
sigma = sqrt( sigma2 );

return;


function ci99 = GetCI99( data )

mu = median( data );
sigma = std( data );
fprintf( 1, 'initial sigma = %.1f\n', sigma );
sigma = var_truncNormal( mu-3000, mu+3000, mu, sigma, data );
fprintf( 1, 'updated sigma = %.1f\n', sigma );
sigma = var_truncNormal( mu-3000, mu+3000, mu, sigma, data );
fprintf( 1, 'updated sigma = %.1f\n', sigma );

ci99 = 2*mu-norminv( 0.01, mu, sigma );

figure( 'visible', 'off' );
hist( data, 5000:200:20000 );
axis( [5000 35000 0 550] );

hold;
[n2, xx] = ksdensity( data, 'npoints', 100 );
plot( xx, n2*length(data)*200, 'r' );

hdl = plot( xx, normpdf( xx, mu, sigma )*length(data)*200, 'k' );
set( hdl, 'linewidth', 2 );

line( [ci99 ci99], [0 550] );

print( '-dpdf', 'testFigure' );
close;

return;

助けていただければ幸いです。

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正しい式は次のとおりです。

def normpdf_python(x, mu, sigma):
   return 1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-1*(x-mu)**2/ (2*sigma**2) )

(2*sigma**2) の括弧を忘れた

ところで：norm.pdf（x、loc、scale）の結果は同じです

于 2015-09-15T09:37:44.447 に答える