scipy.norm.pdf가 때때로 PDF> 1을 제공하는 이유는 무엇입니까? 그것을 고치는 방법?

Question

가우스 (정규) 확률 변수의 평균과 분산을 구하면 그 확률 밀도 함수 (PDF)를 계산하고 싶습니다. 나는이 게시물에 언급

: Calculate probability in normal distribution given mean, std in Python를, 또한

scipy 문서 : scipy.stats.norm

하지만 곡선의 PDF를 그릴 때, 확률이 1을 초과! 이 최소한의 작업 예를 참조하십시오

방법은 평균, 1.075를 얻기 위해 200 %의 확률을 가지고도 가능하다 :

import numpy as np 
import scipy.stats as stats 

x = np.linspace(0.3, 1.75, 1000) 
plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, 1.075, 0.2)) 
plt.show() 

이 내가 무엇을 얻을? 내가 여기서 뭐라 잘못 해석 한거야? 이 문제를 해결할 방법이 있습니까?

Answer 1

이것은 버그가 아닙니다. 그것은 잘못된 결과도 아닙니다. 확률 밀도 함수의 값은 특정 시점에서 확률을 제공하지 않습니다. 그것은 밀도가 인 분포를 측정 한 것입니다. 연속 확률 변수의 경우 주어진 점에서의 확률은 0입니다. p(X = x) 대신에 우리는 2 점 p(x1 < X < x2) 사이의 확률을 계산하며 그 확률 밀도 함수 아래의 영역과 같습니다. 확률 밀도 함수의 값은 1보다 훨씬 높을 수 있습니다. 무한대까지 접근 할 수도 있습니다.