2

quad を使用して、ガウス分布の平均を取得したいと考えています。最初の試行と 2 回目の試行で異なる結果が得られます。そして、quad の 2 回目の試行では、1 つのサブディビジョンのみを使用します。

mu =1 
sigma =2 
import scipy as sp
import scipy.integrate as si
import scipy.stats as ss

f = lambda x: x * ss.norm(loc=mu, scale=sigma).pdf(x)
a = si.quad(f, -999., 1001., full_output=True)
print a[0]
#print sum(a[2]["rlist"][:a[2]["last"]])
print a[2]["last"]

b = si.quad(f, -1001., 1001., full_output=True)
print b[0]
#print sum(b[2]["rlist"][:b[2]["last"]])
print b[2]["last"]

print sorted(a[2]["alist"][:a[2]["last"]])
print sorted(b[2]["alist"][:b[2]["last"]])

出力は次のとおりです。

1.0
16
0.0
1
[-999.0, -499.0, -249.0, -124.0, -61.5, -30.25, -14.625, -6.8125, 1.0, 8.8125, 16.625, 32.25, 63.5, 126.0, 251.0, 501.0]
[-1001.0]

私は間違いを犯しますか？

4

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積分の限界はガウス分布の裾のはるか外側にquadあるため、関数が同じように 0 であると思い込んでしまいました。

In [104]: f(-1000)
Out[104]: -0.0

In [105]: f(-500)
Out[105]: -0.0

In [106]: f(-80)
Out[106]: -0.0

In [107]: f(-50)
Out[107]: -6.2929842629835128e-141

points=[mu]これはいくつかの方法で修正できます。そのうちの 1 つは、への呼び出しに引数を追加することquadです。

In [110]: b = si.quad(f, -1001., 1001., full_output=True, points=[mu])
b
In [111]: b[0]
Out[111]: 1.0000000000000002
于 2015-03-21T13:26:27.700 に答える