La función scipy.stats.braycurtis(array, axis=0) calcula la distancia Bray-Curtis entre dos arrays 1-D. Parámetros: array: Array u objeto de entrada que tiene los elementos para calcular la distancia entre cada par de las dos colecciones de entradas. eje: Eje a lo largo del cual se va a calcular. Por defecto eje = 0 Devoluciones: distancia entre … Continue reading «Python: distancia de Bray-Curtis entre dos arrays 1-D»
scipy.stats.scoreatpercentile(a, score, kind=’rank’)La función nos ayuda a calcular la puntuación en un percentil dado de la array de entrada. La puntuación en el percentil = 50 es la mediana. Si el cuantil deseado se encuentra entre dos puntos de datos, interpolamos entre ellos, según el valor de la interpolación. Parámetros: arr: [array_like] array de entrada. … Continue reading «función sciPy stats.scoreatpercentile() | Python»
scipy.stats.geom() es una variable aleatoria discreta geométrica. 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 geométrica discreta en estadística»
scipy.stats.uniform() es una variable aleatoria continua uniforme. 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 escala: [opcional] … Continue reading «Python: distribución uniforme en estadísticas»
La función scipy.stats.signaltonoise(arr, axis=0, ddof=0) calcula la relación señal-ruido de los datos de entrada. Su fórmula: Parámetros: arr: [array_like] Array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular la relación señal-ruido axis: Eje a lo largo del cual se calculará la media. Por defecto eje = 0. ddof : Grado de corrección de … Continue reading «función sciPy stats.signaltonoise() | Python»
Con la ayuda del stats.halfgennorm.ppf()método, podemos obtener el valor de la función de punto porcentual que es inversa (cdf) usando el stats.halfgennorm.ppf()método. Sintaxis: stats.halfgennorm.ppf(x, beta)Retorno: Retorna el valor de la función de punto porcentual. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.halfgennorm.ppf()método, podemos obtener el valor de la función de punto … Continue reading «Python | Método Scipy stats.halfgennorm.ppf()»
Con la ayuda del stats.hypsecant.mean()método, podemos obtener el valor de la media de distribución usando el stats.hypsecant.mean()método. Sintaxis: stats.hypsecant.mean(beta)Retorno: Retorna el valor de la media de distribución. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.hypsecant.mean()método, podemos obtener el valor de la media de distribución al usar este método. # import hypsecant … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.mean()»
Con la ayuda del stats.hypsecant.cdf()método, podemos obtener el valor de la función de distribución acumulativa usando el stats.hypsecant.cdf()método. Sintaxis: stats.hypsecant.cdf(x, beta)Retorno: Retorna el valor de la función de distribución acumulativa. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.hypsecant.cdf()método, podemos obtener el valor de la función de distribución acumulativa al usar … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.cdf()»
scipy.stats.halfcauchy() es una variable aleatoria continua Half-Cauchy 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.halfcauchy() | Python»
Con la ayuda del método scipy.ifft() , podemos calcular la transformación de Fourier rápida inversa pasando una array numpy 1-D simple y devolverá la array transformada utilizando este método. Transformación inversa rápida de Fourier Sintaxis: scipy.ifft(y) Return : Devuelve la array transformada. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método … Continue reading «scipy.ifft() en Python»