在Python中，我們可以使用scipy.stats庫中的CDF（累積分布函數）來進行預測分析
首先，確保已經安裝了scipy和numpy庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令安裝：
pip install scipy numpy
接下來，我們將使用一個簡單的例子來說明如何使用CDF函數進行預測分析。假設我們有一組數據，表示某種產品的生產時間，我們想要預測某個特定生產時間的概率。
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 生產時間數據（單位：小時）
production_times = np.array([95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130])
# 計算數據的均值和標準差
mean = np.mean(production_times)
std_dev = np.std(production_times)
# 使用正態分布的CDF函數
cdf = norm.cdf
# 要預測的生產時間
target_time = 115
# 計算預測概率
probability = cdf(target_time, loc=mean, scale=std_dev)
print("生產時間為 {} 小時的概率為：{:.2f}%".format(target_time, probability * 100))
在這個例子中，我們首先計算了生產時間數據的均值和標準差。然后，我們使用norm.cdf函數計算了生產時間為115小時的概率。最后，我們將概率乘以100并打印出來。
請注意，這個例子假設生產時間數據服從正態分布。在實際應用中，您可能需要根據數據的實際情況選擇合適的分布類型。此外，如果數據量較大，您可以考慮使用更復雜的統計方法，如回歸分析等。
