1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Connected

Вправа

Функція накопиченого розподілу

Розуміння логістичного розподілу є ключем до розуміння логістичної регресії. Як і нормальний (гаусовий) розподіл, це розподіл імовірності для однієї неперервної змінної. Тут ви візуалізуєте функцію накопиченого розподілу (CDF) для логістичного розподілу. Тобто, якщо у вас є логістично розподілена змінна x і можливе значення xval, яке x може набувати, тоді CDF дає імовірність того, що x менше за xval.

CDF логістичного розподілу обчислюється за допомогою логістичної функції (звідси й назва). Її графік має S-подібну форму, відому як сигмоїдна крива. Важлива властивість цієї функції полягає в тому, що вона приймає на вході будь-яке число від мінус нескінченності до плюс нескінченності, а повертає значення між нулем і одиницею.

Інструкції 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Імпортуйте logistic з scipy.stats.
  • Створіть x — масив чисел від мінус десяти до десяти з кроком 0.1.