在R中，使用以下公式计算参数为10和20的beta分布上的点0和0.5之间的积分：
integrate(function(p) dbeta(p,10,20),0,0.5)
其结果是：
0.9692858 absolute error < 6.6e-08
如何在Python中实现这一点？
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您可以使用scipy.stats.beta的.cdf属性。对于适当的间隔，请使用差值，例如：
scipy.stats.beta
.cdf
betacdf = scipy.stats.beta(10,20).cdf betacdf(0.5)-betacdf(0.2) # 0.9200223098258666
hgqdbh6s2#
from scipy.integrate import quad def f(x): return beta.pdf(x, 10, 20) res, err = quad(f, 0, 0.5) print (res) print (err)
2条答案
按热度按时间wgx48brx1#
您可以使用
scipy.stats.beta的.cdf属性。对于适当的间隔，请使用差值，例如：hgqdbh6s2#