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now.Time()这句是干嘛?你的Time class有这个方法吗
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你把错误贴出来吧
哈哈,Time()这个方法你也要一起打出来啊,不然去哪里调用啊
对于一个样本序列 ,经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中 是一个指示函数,如果 ,指示函数取值为1,否则取值为0,因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理(Glivenko–Cantelli Theorem),如果一个样本满足独立同分布(IID),那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类,命名为ECDF:
我们采用均匀分布(Uniform)进行验证,导入 uniform 包,然后进行两轮抽样,第一轮抽取10次,第二轮抽取1000次,比较输出的结果。
输出结果为:
而我们知道,在真实的0到1均匀分布中, 时, ,从模拟结果可以看出,样本量越大,最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值,因此格利文科定理得以证明。
class Person:
# 此处,两个 下划线 _ _
def __init__(self,name,job):
self.name=name
self.job=job
bob=Person('Bob Smith','dev')
print(bob.name,bob.job)
def fun(a):
sum=0
for i in range(2,a+1,2):
sum+=i
return sum
a=int(input())
print(fun(a))