'trimmed' 正态分布的 cdf
cdf for 'trimmed' normal distribution
我有一个左删失正态分布：它是 'flat'（等于零）到 mu，然后是正态分布。
我知道如何计算标准正态分布的 cdf：
from scipy.stats import norm
norm(mu, sigma).cdf(1)
例如。但是对于这个 'truncated' 版本来说当然是不正确的。都不正确：
norm(mu, sigma).cdf(1) - norm(mu, sigma).cdf(0)
因为我应该根据左尾不存在的事实按比例调整值。正确的做法是什么？
如评论中所建议，
from scipy.stats import truncnorm
truncnorm(loc=1, scale=2, a=0, b=np.inf).cdf(x)
在哪里
loc - 平均值scale - 标准差a - 左截断点b - 右截断点x - 评价点
我有一个左删失正态分布：它是 'flat'（等于零）到 mu，然后是正态分布。
我知道如何计算标准正态分布的 cdf：
from scipy.stats import norm
norm(mu, sigma).cdf(1)
例如。但是对于这个 'truncated' 版本来说当然是不正确的。都不正确：
norm(mu, sigma).cdf(1) - norm(mu, sigma).cdf(0)
因为我应该根据左尾不存在的事实按比例调整值。正确的做法是什么？
如评论中所建议，
from scipy.stats import truncnorm
truncnorm(loc=1, scale=2, a=0, b=np.inf).cdf(x)
在哪里
loc- 平均值scale- 标准差a- 左截断点b- 右截断点x- 评价点