Dystrybucja logistyczna
Dystrybucja logistyczna
Dystrybucja logistyczna służy do opisu wzrostu.
Szeroko stosowany w uczeniu maszynowym w regresji logistycznej, sieciach neuronowych itp.
Ma trzy parametry:
loc- czyli gdzie jest szczyt. Domyślnie 0.
scale- odchylenie standardowe, płaskość rozkładu. Domyślnie 1.
size– kształt zwróconej tablicy.
Przykład
Narysuj próbki 2x3 z rozkładu logistycznego ze średnią 1 i stddev 2.0:
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2,
3))
print(x)
Wizualizacja dystrybucji logistycznej
Przykład
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()
Wynik
Różnica między dystrybucją logistyczną a normalną
Oba rozkłady są prawie identyczne, ale rozkład logistyczny ma większą powierzchnię pod ogonami. tj. Reprezentuje większą możliwość wystąpienia zdarzeń odległych od średniej.
Dla wyższych wartości skali (odchylenie standardowe) rozkład normalny i logistyczny są prawie identyczne z wyjątkiem piku.
Przykład
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False,
label='logistic')
plt.show()
Wynik
