estadísticas scipy.genpareto() | Python

scipy.stats.genpareto() es una variable aleatoria continua generalizada de Pareto que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación.

Parámetros:
-> q: probabilidad de cola inferior y superior
-> a, b: parámetros de forma
-> x: cuantiles
-> loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0
-> escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1
-> tamaño: [tupla de enteros, opcional] forma o variantes aleatorias.
-> momentos: [opcional] compuestos por letras [‘mvsk’]; ‘m’ = media, ‘v’ = varianza, ‘s’ = sesgo de Fisher y ‘k’ = curtosis de Fisher. (predeterminado = ‘MV’).

Resultados: variable aleatoria continua generalizada de Pareto

Código #1: Crear una variable aleatoria continua de Pareto generalizada

from scipy.stats import genpareto 
  
numargs = genpareto .numargs
[a] = [0.7, ] * numargs
rv = genpareto (a)
  
print ("RV : \n", rv) 

Producción :

RV : 
 <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000018D579B85C0>

Código #2: variables aleatorias generalizadas de Pareto.

import numpy as np
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1)
   
# Random Variates
R = genpareto.rvs(a, scale = 2,  size = 10)
print ("Random Variates : \n", R)

Producción :

Random Variates : 
 [ 1.55978773  0.03897083  7.68148511  0.78339525  1.1217962   0.20434352
  1.16663003  2.06115353 12.82886098  0.27780119]

Código #3: Representación gráfica.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3))
print("Distribution : \n", distribution)
  
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution))

Producción :

Distribution : 
 [0.         0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245
 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449  0.67346939
 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633
 1.10204082 1.16326531 1.2244898  1.28571429 1.34693878 1.40816327
 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102
 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714
 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551  2.44897959 2.51020408
 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102
 2.93877551 3.        ]

Código #4: Argumentos Posicionales Variantes

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
x = np.linspace(0, 5, 100)
  
# Varying positional arguments
y1 = genpareto.pdf(x, 1, 3)
y2 = genpareto.pdf(x, 1, 4)
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--")

Producción :