scipy stats.halfnorm() | Python

scipy.stats.halfnorm() es una variable aleatoria continua Half-normal que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación.

Parámetros:
-> q: probabilidad de cola inferior y superior
-> 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 seminormal

Código n.º 1: creación de una variable aleatoria continua seminormal

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

Producción :

RV : 
 <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000001E39B53B630>

Código n.º 2: variables aleatorias seminormales y distribución de probabilidad

import numpy as np
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1)
   
# Random Variates
R = halfnorm.rvs(scale = 2,  size = 10)
print ("Random Variates : \n", R)
  
# PDF
R = halfnorm.pdf(quantile, loc = 0, scale = 1)
print ("\nProbability Distribution : \n", R)

Producción :

Random Variates : 
 [3.95023511 1.97013912 2.00977927 1.88217027 2.24680027 0.7298033
 0.56769996 0.62071753 1.74743798 0.35512999]

Probability Distribution : 
 [0.79784467 0.79307193 0.78048376 0.76045271 0.73356332 0.70058376
 0.66242936 0.62012057 0.57473779 0.52737608]

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 = halfnorm.pdf(x, 1, 3)
y2 = halfnorm.pdf(x, 1, 4)
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--")

Producción :