微风线性代数概率分布

Question

我正在研究统计和概率（aleks.com），他们有一个在线计算器，可以计算标准正态随机变量的概率。

示例：P（Z> 1.26）

但是，我也在学习使用Breeze线性代数Scala库，我想了解如何使用breeze.stats包实现这个计算。

提前致谢。

修改

我在@dlwh的答案之后增加了我的问题，以便更多地了解我对Gausian类的理解：我如何反转模式以使用概率值来获得具体值（ s）该地区？

示例：我需要确定c的值，给出概率0.9426（即1.90）

// P(-c <= Z <= c) = 0.9426

val gau_dist = new Gaussian(0.0, 1.0)

val tailArea = (1 - 0.9426) / 2 //> Double = 0.028700000000000003

1 - gau_dist.cdf(1.90) // = tailArea //> Double = 0.02871655981600174

Answer 1

使用breeze.stats.distributions中的Gaussian类._：

scala> import breeze.stats.distributions._
import breeze.stats.distributions._

scala> Gaussian(0, 1).cdf(1.26)
res1: Double = 0.8961653188786995

scala> 1.0 - Gaussian(0, 1).cdf(1.26)
res2: Double = 0.10383468112130045

scala> Gaussian(0, 1).sample(1000000).count(_ > 1.26)
res3: Int = 103981

第一个（使用cdf方法）为您提供分析方法，第二个是经验/蒙特卡罗估计。