Python – Distribución Laplaciana en Estadística

scipy.stats.dlaplace() es una variable aleatoria discreta laplaciana. Se hereda de los métodos genéricos como una instancia de la clase rv_discrete . Completa los métodos con detalles específicos para esta distribución en particular.

Parámetros:

x : cuantiles
loc : [opcional] parámetro de ubicación. Predeterminado = 0
escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1
momentos: [opcional] compuesto por letras [‘mvsk’]; ‘m’ = media, ‘v’ = varianza, ‘s’ = sesgo de Fisher y ‘k’ = curtosis de Fisher. (predeterminado = ‘MV’).

Resultados : Variable aleatoria discreta laplaciana

Código #1: Creación de una variable aleatoria discreta laplaciana

# importing library
  
from scipy.stats import dlaplace 
    
numargs = dlaplace .numargs 
a, b = 0.2, 0.8
rv = dlaplace (a, b) 
    
print ("RV : \n", rv)  

Producción :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000016A4C4B4908

Código #2: Variables discretas laplacianas y distribución de probabilidad

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
  
# Random Variates 
R = dlaplace .rvs(a, b, size = 10) 
print ("Random Variates : \n", R) 
  
# PDF 
x = np.linspace(dlaplace.ppf(0.01, a, b),
                dlaplace.ppf(0.99, a, b), 10)
R = dlaplace.ppf(x, 1, 3)
print ("\nProbability Distribution : \n", R) 

Producción :

Random Variates : 
 [ 2  0  1  3 14  0  1 14  6  0]

Probability Distribution : 
 [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]

Código #3: Representación gráfica.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
     
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 2)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
     
plot = plt.plot(distribution, rv.ppf(distribution)) 

Producción :

Distribution : 
 [0.         0.04081633 0.08163265 0.12244898 0.16326531 0.20408163
 0.24489796 0.28571429 0.32653061 0.36734694 0.40816327 0.44897959
 0.48979592 0.53061224 0.57142857 0.6122449  0.65306122 0.69387755
 0.73469388 0.7755102  0.81632653 0.85714286 0.89795918 0.93877551
 0.97959184 1.02040816 1.06122449 1.10204082 1.14285714 1.18367347
 1.2244898  1.26530612 1.30612245 1.34693878 1.3877551  1.42857143
 1.46938776 1.51020408 1.55102041 1.59183673 1.63265306 1.67346939
 1.71428571 1.75510204 1.79591837 1.83673469 1.87755102 1.91836735
 1.95918367 2.        ]
  

Código #4: Argumentos Posicionales Variantes

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
x = np.linspace(0, 5, 100) 
     
# Varying positional arguments 
y1 = dlaplace.ppf(x, a, b) 
y2 = dlaplace.pmf(x, a, b) 
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--") 

Producción :