Python で一様分布を使用する方法

一様分布は、 aからbまでの区間の間の各値が同じ確率で選択される確率分布です。

aからbまでの間隔で x ₁と x ₂の間の値を取得する確率は、次の式を使用して求めることができます。

P(x ₁と x ₂の間の値を取得) = (x ₂ – x ₁ ) / (b – a)

Python で一様分布に関連する確率を計算するには、次の基本構文を使用するscipy.stats.uniform()関数を使用できます。

scipy.stats.uniform(x, loc, スケール)

金：

• x : 一様分布の値
• loc : 可能な最小値
• loc +scale : 可能な最大値

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例1

バスが 20 分ごとにバス停に来るとします。バス停に到着した場合、バスが 8 分以内に到着する確率はどれくらいですか?

Python で次のコードを使用して、この確率を計算できます。

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=8, loc=0, scale=20) - uniform. cdf (x=0, loc=0, scale=20)

0.4

バスが 8 分以内に到着する確率は0.4です。

例 2

特定の種のカエルの体重は 15 ～ 25 グラムの間で均等に分布します。カエルをランダムに選択した場合、その重さが 17 グラムから 19 グラムの間である確率はどれくらいですか?

Python で次のコードを使用して、この確率を計算できます。

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=19, loc=15, scale=10) - uniform. cdf (x=17, loc=15, scale=10)

0.2

カエルの体重が 17 グラムから 19 グラムの間である確率は0.2です。

例 3

NBA の試合時間は 120 ～ 170 分の間で均等に配分されます。ランダムに選択された NBA の試合が 150 分を超える確率はどれくらいですか?

Python で次のコードを使用して、この確率を計算できます。

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability 
uniform. cdf (x=170, loc=120, scale=50) - uniform. cdf (x=150, loc=120, scale=50)

0.4

ランダムに選択された NBA の試合が 150 分以上続く確率は0.4です。

ボーナス:一様分布計算ツールを使用して、各例の解を確認できます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的なディストリビューションを使用する方法を説明します。

Python で二項分布を使用する方法
Python でポアソン分布を使用する方法
Python で t 分布を使用する方法