scipy.stats.mode(array, axis=0)La función calcula el modo de los elementos de la array a lo largo del eje especificado de la array (lista en python). Su fórmula – where, l : Lower Boundary of modal class h : Size of modal class fm : Frequency corresponding to modal class f1 : Frequency preceding to modal class … Continue reading «función scipy stats.mode() | Python»
scipy.stats.kappa4() es una variable aleatoria continua Kappa 4 que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación. La densidad de probabilidad se define en la forma estándar y los parámetros loc y scale se utilizan para desplazar y/o escalar la distribución. Parámetros: q : probabilidad de cola inferior … Continue reading «Python – Distribución kappa4 en Estadísticas»
scipy.stats.ncx2() es una variable aleatoria continua no central de chi-cuadrado. Se hereda de los métodos genéricos como una instancia de la clase rv_continuous . Completa los métodos con detalles específicos para esta distribución en particular. Parámetros: q : probabilidad de cola inferior y superior x : cuantiles loc : parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = … Continue reading «Python: distribución de chi-cuadrado no central en estadísticas»
scipy.stats.zipf() es una variable aleatoria discreta zipf. Se hereda de los métodos genéricos como una instancia de la clase rv_discrete . Completa los métodos con detalles específicos para esta distribución en particular. Parámetros: x : cuantiles loc : [opcional] parámetro de ubicación. Predeterminado = 0 escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1 momentos: [opcional] … Continue reading «Python: distribución discreta de Zipf en estadísticas»
Con la ayuda del stats.hypsecant.fit()método, podemos obtener estimaciones de parámetros para datos genéricos utilizando stats.hypsecant.fit()el método. Sintaxis: stats.hypsecant.fit(data)Retorno: Retorna las estimaciones de parámetros para datos genéricos. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar stats.hypsecant.fit()el método, podemos obtener estimaciones de parámetros para datos genéricos al usar este método. # import hypsecant from … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.fit()»
Con la ayuda del stats.hypsecant.interval()método, podemos obtener el valor de los puntos finales del rango que contiene el porcentaje alfa de la distribución usando el stats.hypsecant.interval()método. Sintaxis: stats.hypsecant.interval(alpha)Retorno: Retorna el valor de los extremos de la distribución. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.hypsecant.interval()método, podemos obtener el valor de … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.interval()»
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: … Continue reading «scipy stats.halfnorm() | Python»
scipy.stats.weibull_max() es una variable aleatoria continua máxima de Weibull. Se hereda de los métodos genéricos como una instancia de la clase rv_continuous . Completa los métodos con detalles específicos para esta distribución en particular. Parámetros: q : probabilidad de cola inferior y superior x : cuantiles loc : parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0 … Continue reading «Python: distribución máxima de Weibull en estadísticas»
La función scipy.stats.trimboth(a, ratiotocut, axis=0) corta la porción de elementos en la array desde ambos extremos. Parámetros: arr: [array_like] Array de entrada u objeto para recortar. eje : Eje a lo largo del cual se calculará la media. Por defecto axis = 0.proporciontocut : Proporción (en rango 0-1) de datos a recortar de cada extremo. … Continue reading «función sciPy stats.trimboth() | Python»
Con la ayuda del stats.hypsecant.isf()método, podemos obtener el valor de la función de supervivencia inversa que es inversa (1 – cdf) usando el stats.hypsecant.isf()método. Sintaxis: stats.hypsecant.isf(x, beta)Retorno: Retorna el valor de la función de supervivencia inversa. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.hypsecant.isf()método, podemos obtener el valor de la función … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.isf()»