Я пытаюсь реализовать метод Монте-Карло для гауссовского аппроксимации cdf. но это не работает Я пытаюсь приблизиться от x = 0 до x = inf, но я думал, что 1000 достаточно хорошо. это должно дать мне ответ, близкий к одному.
from scipy import random
from scipy.stats import norm
import numpy as np
def guassian_approx(mean, var):
sd = var**0.5
n=10000;
a = 0;
b = 1000
x = random.uniform(-1000, 1000, n)
sm = norm(mean, sd).pdf(x)
p = (b-a) * np.mean(sm)
return p