
84
6 章 確率密度関数
return total
fraction
は、正規化した後の確率の和を決めます。デフォルトでは
1
です。全確
率が
0
なら
Pmf
は正規化できないので、
Normalize
は
ValueError
を起こします。
Hist
と
Pmf
は、同じコンストラクタを持ちます。引数として、
dict
, Hist, Pmf,
Cdf, pandas Series
、( 値
,
度数)対のリスト、シーケンスを取れます。
Pmf
をインスタンス化すると、結果は正規化されます。
Hist
をインスタンス化し
た場合は、正規化されません。正規化しない
Pmf
を作るには、空の
Pmf
を生成して
修飾します。
Pmf
修飾子は
Pmf
を再正規化しません。
6.6
Cdf
実装
CDF
は値を累積確率に対応させるので、
Cdf
を
_DictWrapper
として実装すること
も可能です。しかし、
CDF
の値は順序付けられているのですが、
_DictWrapper
の値
はそうではありません。さらに、逆
CDF
を計算することが役立つことが多いのです。
すなわち、累積確率から値への対応付けです。そこで、
2
つのソートしたリストで実
装しました。これで、二分探索を前方でも後方でも対数時間で行うことができます。
Cdf
コンストラクタは、パラメータとして、値のシーケンス、
pandas Series
、値
から確率へ対応付ける辞書、(値
,
度数)対のリスト、
Hist, Pmf, Cdf
を取れます。パ
ラメータが
2
つなら、ソートした値のシーケンスと対応する累積確率のシーケンスで ...