statsmodels.stats.非参数.prob_larger_continuous¶

statsmodels.stats.nonparametric.prob_larger_continuous(distr1, distr2)[source]¶

表示 distr1 比 distr2 具有更大随机性的概率。

这计算

p = P(x1 > x2)

对于两个连续分布，其中 distr1 和 distr2 分别是随机变量 x1 和 x2 的分布。

Parameters:¶

distr1, distr2distributions

两个scipy.stats.distributions的实例。所需的方法是第二个分布的cdf和第一个分布的expect。

Returns:¶

pprobability x1 is larger than x2

注释

这是一个主要作为参考的单行内容。

示例

>>> from scipy import stats
>>> prob_larger_continuous(stats.norm, stats.t(5))
0.4999999999999999

# 这与以下内容相同 >>> stats.norm.expect(stats.t(5).cdf) 0.4999999999999999

# 分布1的均值（loc）小于分布2 >>> prob_larger_continuous(stats.norm, stats.norm(loc=1)) 0.23975006109347669