Con la ayuda del sympy.stats.Logistic()
método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución logística.
Sintaxis:
sympy.stats.Logistic(name, mu, s)
Donde, mu y s son números reales y mu, s > 0.
Retorno: Retorna la variable aleatoria continua.
Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Logistic()
método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución logística al usar este método.
# Import sympy and Logistic from sympy.stats import Logistic, density from sympy import Symbol, pprint z = Symbol("z") mu = Symbol("mu", positive = True) s = Symbol("s", positive = True) # Using sympy.stats.Logistic() method X = Logistic("x", mu, s) gfg = density(X)(z) pprint(gfg)
Producción :
mu – z
——
s
e
—————-
2
/ mu – z \
| —— |
| s |
s*\e + 1/
Ejemplo #2:
# Import sympy and Logistic from sympy.stats import Logistic, density from sympy import Symbol, pprint z = 0.3 mu = 5 s = 1.3 # Using sympy.stats.Logistic() method X = Logistic("x", mu, s) gfg = density(X)(z) pprint(gfg)
Producción :
0.0196269669241977
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Jitender_1998 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA