Con la ayuda del método sympy.stats.MultivariateBeta() , podemos crear una variable aleatoria continua con Dirichlet/Multivariate Beta Distribution.
Es una generalización multivariada de la distribución beta.
Syntax: sympy.stats.MultivariateBeta(syms, alpha) Parameters: syms: the symbol alpha: positive real numbers signifying concentration numbers Returns: a continuous random variable with multivariate beta distribution.
Ejemplo 1 :
Python3
# import sympy, MultivariateBeta, density, Symbol from sympy.stats.joint_rv_types import MultivariateBeta from sympy.stats import density from sympy import Symbol, pprint a = Symbol('a', positive = True) b = Symbol('b', positive = True) x = Symbol('x') y = Symbol('y') # using sympy.stats.MultivariateBeta() method M = MultivariateBeta('M', [a, b]) mvbDist = density(M)(x, y) pprint(mvbDist)
Producción :
a1 - 1 a2 - 1 x *y *Gamma(a1 + a2) ------------------------------ Gamma(a1)*Gamma(a2)
Ejemplo #2:
Python3
# import sympy, MultivariateBeta, density, Symbol from sympy.stats.joint_rv_types import MultivariateBeta from sympy.stats import density from sympy import Symbol, pprint x = Symbol('x') y = Symbol('y') # using sympy.stats.MultivariateBeta() method M = MultivariateBeta('M', [2, 1 / 2]) mvbDist = density(M)(x, y) pprint(mvbDist)
Producción :
3*x ------- ___ 4*\/ y
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Artículo escrito por ravikishor y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA