sympy.stats.Wald() en Python

Con la ayuda del sympy.stats.Wald()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución gaussiana inversa, así como la distribución de Wald utilizando este método.

Sintaxis: sympy.stats.Wald(name, mean, lamda)
Donde, media y lamda son números positivos.

Return : Devuelve la variable aleatoria continua.

Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Wald()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución gaussiana inversa o de Wald al usar este método.

# Import sympy and Wald
from sympy.stats import Wald, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = Symbol("z")
mean = Symbol("mean", positive = True)
lamda = Symbol("lamda", positive = True)
  
# Using sympy.stats.Wald() method
X = Wald("x", mean, lamda)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

2
-lamda*(-media + z)
——————–
____ 2
___ _______ / 1 2*media *z
\/ 2 *\/ lamda * / — *e
/ 3
\/ z
————— ——————————–
____
2*\/ pi

Ejemplo #2:

# Import sympy and Wald
from sympy.stats import Wald, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = 0.86
mean = 6
lamda = 2.35
  
# Using sympy.stats.Wald() method
X = Wald("x", mean, lamda)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

0.498668646362573
—————–
____
\/ pi