引數估計 python實踐

3.1 資料準備工作

#匯入所需要的庫

import pandas as pd
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

#資料的準備工作

with open("ratings.dat") as file:
data = 
for line in file:
if len(line) != 0:

# 計算theta值

def caltheta(data):
sum = 0
for num in data:
sum += math.log(num,math.e)
return sum/(len(data))
# 計算sigma值
def calsigma(data,theta):
sum = 0
for num in data:
mid = math.log(num,math.e) - theta
mid *= mid
sum += mid
return math.sqrt(sum/(len(data)))
# 畫出影象
def drawp1(sigma,theta):
x = np.linspace(1,5,5000)
y = np.array([1/(sigma*i*math.sqrt(2*math.pi))*math.exp(-math.pow(math.log(i,math.e)-theta,2)/(2*sigma*sigma)) for i in x])
maxnum = y.max()*1.2
minnum = 0
plt.plot(x,y)
plt.ylim(minnum,maxnum)
plt.show()
print("sigma is {} theta is {}".format(sigma,theta))
# 主函式
if __name__ == '__main__':
npdata = np.array(data)
theta = caltheta(data)
sigma = calsigma(data,theta)
drawp1(sigma,theta)

# 計算theta值

def caltheta(data):
sum = 0
for num in data:
sum += num
return sum/(len(data))
# 計算sigma值
def calsigma(data,theta):
sum = 0
for num in data:
mid = num - theta
mid *= mid
sum += mid
return math.sqrt(sum/(len(data)))
# 畫出影象
def drawp1(sigma,theta):
x = np.linspace(-10,10,5000)
y = np.array([1/(sigma*math.sqrt(2*math.pi))*math.exp(-math.pow(i-theta,2)/(2*sigma*sigma)) for i in x])
maxnum = y.max()*1.2
minnum = 0
plt.plot(x,y)
plt.ylim(minnum,maxnum)
plt.show()
# 主函式
if __name__ == '__main__':
# data = readfile(path)
npdata = np.array(data)
theta = caltheta(data)
sigma = calsigma(data,theta)
drawp1(sigma,theta)

可以看出，由於最開始假設的概率密度函式的不同，即使使用同乙份資料訓練，也會得到完全不同的結果，也就是說，該實驗結果可以表明，引數估計的方法的結果準確性極大地依賴於假設的概率密度分布是否正確。

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