ExcelのBetaディストリビューションに相当するPythonとは何ですか？ はExcelでは、式は次のとおりです。ExcelのBetaディストリビューションのPythonに相当するものは何ですか？
=BETA.DIST(A2,A3,A4,FALSE,A5,A6).
は、これは与えられたパラメータ、 のベータ確率密度関数を与え、我々はいくつかの小数値として結果を取得します。
しかし、Python SciPy reference does not giveは、Excelと同様の形式の関数パラメータとその定義です。
SciPyでこれを行う方法がわかりませんし、パラメータを正しく渡していません。
hereのように、scipyのベータ分布の確率密度関数は、excel（excel docs）とまったく同じ3つのパラメータを持っています。
ALPHAは、aと等価であり、分布のパラメータを表す。
BETAは、bに相当し、分布のパラメータを表します。
Xは、xに相当し、分布を評価する必要があります。
excelのCumulativパラメータがTrueであるかどうかは、scipyで異なる関数を呼び出すことによって表されます。累積分布（Cumulativ = True）をmyBeta.cdf(<myParams>)と呼びたい場合は、確率密度関数（Cumulativ = False）を使用する場合は、myBeta.pdf(<myParams>)とします。署名cumulative = FALSEと
BETA.DIST(x,alpha,beta,cumulative,[A],[B])
のExcel BETA.DIST機能について
BETA.DIST(X,Alpha,Beta,TRUE) <=>
scipy.stats.beta.cdf(x,a,b)
と
BETA.DIST(X,Alpha,Beta,FALSE) <=>
scipy.stats.beta.pdf(x,a,b)
を、次のように機能scipy.stats.beta.pdfを使用する：意味
from scipy import stats
p = stats.beta.pdf(x, alpha, beta, loc=A, scale=B-A)
つまり、locをサポート間隔[A、B]の下限に設定し、間隔の長さにscaleを設定します。例えば
、documentation for BETA.DISTは、例えば
=BETA.DIST(A2,A3,A4,FALSE,A5,A6)
A2=2
、A3=8、A4=10、A5=1とA6=3を含みます。関数の値は1.4837646と報告されています。 scipyのダウンロードを使用して、対応する式である：場合cumulative=TRUEについて
In [59]: from scipy import stats
In [60]: x = 2
In [61]: alpha = 8
In [62]: beta = 10
In [63]: a = 1
In [64]: b = 3
In [65]: stats.beta.pdf(x, alpha, beta, loc=a, scale=b-a)
Out[65]: 1.4837646484375009
、機能scipy.stats.beta.cdfを使用します。上記の例は、PDFの値が0.6854706であることを示しています。 scipyを使った計算は次のとおりです。
In [66]: stats.beta.cdf(x, alpha, beta, loc=a, scale=b-a)
Out[66]: 0.6854705810546875