我有一个数据框,包含两个列,名为“每年数千美元”和“雇用”。
我在这个数据框架中创建了一个名为“cubic_Root”的新变量,通过计算df中的数据[每年数千美元]
df['cubic_Root'] = -1 / df['thousands of dollars per year'] ** (1. / 3)
df['立方根']中的数据如下:
ID立方根
1-0.629961
2至0.405480
3-0.329317
4-0.480750
5-0.305711个
6-0.449644
7-0.449644
8-0.480750
现在!如何利用df[“立方根”]中的数据绘制正态概率图。
你想要“概率”图。
所以对于一个情节,你会有如下的东西。
如果要绘制分布,并且您知道它,请将其定义为函数,并按此方式绘制:
如果没有作为分析函数的精确分布,也许可以生成一个大样本,提取直方图并以某种方式平滑数据:
可以在单变量pline函数调用中增加或减少s(平滑因子),以增加或减少平滑。例如,使用这两种方法:
事件到达时间的概率密度函数(PDF)。
核密度估计可以通过调用
其中bw是估计过程的(可选)参数。对于这个数据集,考虑到bw的三个值,拟合如下所示
参考:
Python: Matplotlib - probability plot for several data set
how to plot Probability density Function (PDF) of inter-arrival time of events?
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