Können kontinuierliche Zufallsvariablen mit scipy in diskrete umgewandelt werden?

Question

Wenn ich eine Unterklasse von scipy.stats.rv_continuous, zum Beispiel initialisieren scipy.stats.norm

>>> from scipy.stats import norm 
>>> rv = norm() 

Kann ich es in eine Liste von Wahrscheinlichkeiten, mit jedem Elemente, die die Wahrscheinlichkeit eines Bereichs von Werten nach Bereitstellung der Anzahl der Bereiche umwandeln? So etwas wie - (für den Bereich - [(-inf, -1), (-1,0), (0,1), (1, inf)])

>>> li 
[0.15865525393145707, 0.34134474606854293, 0.34134474606854293, 0.15865525393145707] 

(wo ,15865525393145707 ist die Wahrscheinlichkeit der variablen kleiner als -1 und 0,34134474606854293 für im Bereich seinen -1 bis 0 und in ähnlicher Weise für andere.

kann dies mit scipy getan werden? Wenn nicht, welche python-Bibliothek solcher Umwandlungsoperationen unterstützen kann?

Answer 1

Basierend auf Ihrem Kommentar können Sie dies mit dem CDF:

berechnen

from scipy.stats import norm 
import numpy as np 

>>> norm().cdf(-1) - norm().cdf(-np.inf), \ 
    norm().cdf(0) - norm().cdf(-1), \ 
    norm().cdf(1) - norm().cdf(0), \ 
    norm().cdf(np.inf) - norm().cdf(1) 
(0.15865525393145707, 
0.34134474606854293, 
0.34134474606854293, 
0.15865525393145707) 

Dies folgt aus der Definition der CDF im Grunde genommen.

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Bitte beachte, dass ich Zahlen, die Summe zu 1 bekommen, aber nicht die, die Sie als die erwarteten Ausgabe schreiben. Ich kenne deine Grundlage nicht, um zu sagen, dass das die richtigen sind. Meine Vermutung ist, dass Sie implizit eine Normal-Variable mit Nicht-Einheits-Standardabweichung verwenden.