查找正态分布的方差

问题描述

如果我们有一个由以下定义的正态分布：

mu = 22
sigma = 20

def y(x):
    otv = 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( - (x - mu)**2 / (2 * sigma**2))
    return otv

x1 = np.arange(0,50)
y1 = y(x1)

我们如何使用 Python 从给定的数据集 (y1,x1) 中找到 mu 和 sigma？

解决方法

numpy.std 给出数组的标准偏差。 numpy.average 给出了它的平均值。两者都采用各种附加参数。

>> y1.std()
0.00352871767572693

>> y1.mean()
0.0157037359404068