Python中给定范围内值的指数分布

Python中给定范围内值的指数分布,python,statistics,distribution,exponential-distribution,data-transform,Python,Statistics,Distribution,Exponential Distribution,Data Transform,我有三个变量Min=0.29,Max=6.52,center=2.10。我希望创建一个表,以以下方式将此数据以表格格式分发到100个值中: 在这里,该图像可以分为0到50和50到100两部分 在第一部分中,后续值的x与y的增量在1-10与10-20之间更高,在10-20与20-30之间更高,以此类推 在第二部分中,后续值的x与y的增量在50-60与60-70之间较低,在60-70与70-80之间较低,依此类推 现在,我对统计学不太精通,因此无法理解如何为指数分布提供最小值、最大值和中心值,以及

我有三个变量Min=0.29,Max=6.52,center=2.10。我希望创建一个表,以以下方式将此数据以表格格式分发到100个值中:

在这里,该图像可以分为0到50和50到100两部分

在第一部分中,后续值的x与y的增量在1-10与10-20之间更高,在10-20与20-30之间更高,以此类推

在第二部分中,后续值的x与y的增量在50-60与60-70之间较低,在60-70与70-80之间较低,依此类推

现在,我对统计学不太精通,因此无法理解如何为指数分布提供最小值、最大值和中心值,以及如何在python中实现它


我尝试使用中给出的解决方案,但无法使其适用于我的案例。任何帮助都将不胜感激。

两个指数函数中的每一个都由3个参数定义,但每个参数只有2个点。一种可能性是提供两个函数的渐近值。由于时间不够,我将把我的代码粘贴到这里,包括所有公式的推导——对不起:

从数学导入exp,日志
从matplotlib导入pyplot作为plt
最小X_,中心X_,最大X_=1,50,100
Y_最小值,Y_中心值,Y_最大值=0.29,2.10,6.52
c1=浮点(输入(f“c1({Y_CTR}):”)
c2=浮点(输入(f“c2(<{Y_CTR}):”)
plot=输入(“plot?(y | n):”[:1]在“yY”中
#c1-a1*exp(-b1*X_MIN)=Y_MIN,a1>0,b1>0,c1>Y_中心
#c1-a1*exp(-b1*X_中心)=Y_中心
#c2+a2*exp(b2*X_CTR)=Y_CTR,a2>0,b2>0,c2
例如,使用此输入:

c1(>2.1):2.13
c2(<2.1):2.08
情节(y | n):y
输出为:

1。您没有提供足够的信息来唯一确定函数;任何数量的函数都可以大致如此。2.你为什么使用指数分布标签?嗨,格伦,谢谢你的提问。1) 你能帮我了解一下需要什么额外的信息吗?很乐意与大家分享。2) 我觉得我们可以使用指数分布来实现我在这里寻找的目标。但是,如果您知道是否有其他更适合此问题的发行版,请告诉我。我已经尽力定义了输入参数和输出值。让我从(2)开始,因为我想现在我对你为什么提到它有了更好的理解。您是否将断点两侧的绿色曲线想象为常数减去指数递减函数?上绿色曲线起点处的看似跳跃是真实的还是笔误?谢谢Glen_b。是的,你是对的。断点两侧的绿色曲线是指数递减函数中的常数负值。而看起来的跳跃只是笔误。很抱歉。然而,这也将是指数性质的。感谢您的时间。感谢您这么快地分享。渐近值的可接受范围是什么?c1和c2接受渐近值,对吗?而且,这段代码似乎在0到50的区间内运行良好。但是,对于50到100区间,它提供了更多集中在6.52附近的值,而更多的值应集中在2.1附近,并在达到6.52时变得稀疏。让我知道这是否有意义。对不起,我正在路上,但你的最后一个请求与你的草图不兼容。该死的,自动更正*沃尔特·特罗斯。抱歉打错了,请稍候。我会就原来的问题作出修正,我知道这是令人费解的。我本可以解释得更好。