
3.6
累積分布関数
■
29
95%
の記録をしておくことである。言い換えると、百分位(
percentile
)で
5
番目と
95
番
目である。
thinkbayes
には、百分位を計算する関数がある。
def Percentile(pmf, percentage):
p = percentage / 100.0
total = 0
for val, prob in pmf.Items():
total += prob
if total >= p:
return val
これを使うコードは、次のようになる。
interval = Percentile(suite, 5), Percentile(suite, 95)
print interval
前節で、べき乗則の事前確率と
3
両の機関車が観測された場合を例にとると、
90%
信用区間は、(
91, 243
)である。この区間の幅は、何両の機関車があるかについてまだ
確信が持てないことを示唆している。
3.6
累積分布関数
前節では、
Pmf
の値と確率を反復処理して百分位を計算した。もっと多くの百分位を
計算したいとするならば、累積分布関数(
Cumulative distribution functions
)、
Cdf
を
使うほうが効率的である。
Cdf
と
Pmf
とは、分布について同じ情報を持っているという意味で等価であり、一方
から他方へいつでも変換することができる。
Cdf
には百分位をより効率的に計算できる
という利点がある。
thinkbayes
には、累積分布関数を表すクラス ...