Con la ayuda del método scipy.fftshift() , podemos desplazar la mitad superior e inferior del vector mediante la transformación rápida de Fourier y devolver el vector desplazado mediante este método. Sintaxis: scipy.fft.fftshift(x) Return : Devuelve el vector transformado. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método scipy.fftshift() , podemos desplazar … Continue reading «scipy.fftshift() en Python»
scipy.stats.normaltest(array, axis=0)prueba de función si la muestra es diferente de la distribución normal. Esta función prueba la hipótesis nula de la población de la que se extrajo la muestra. Parámetros: array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos. eje : Eje a lo largo del cual se calculará la prueba de distribución normal. … Continue reading «función scipy stats.normaltest() | Python»
scipy.stats.nakagami() es una variable aleatoria continua de Nakagami. 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: … Continue reading «Python – Distribución Nakagami en Estadísticas»
scipy.stats.skew(array, axis=0, bias=True)La función calcula la asimetría del conjunto de datos. skewness = 0 : normally distributed. skewness > 0 : more weight in the left tail of the distribution. skewness < 0 : more weight in the right tail of the distribution. Su fórmula – Parámetros: array: Array de entrada u objeto que tiene … Continue reading «estadísticas scipy.skew() | Python»
scipy.stats.skellam() es una variable aleatoria discreta de Skellam. 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: … Continue reading «Python: distribución discreta de Skellam en estadísticas»
Con la ayuda del stats.halfgennorm.stats()método, podemos obtener el valor de la media (‘m’), la varianza (‘v’), el sesgo (‘s’) y/o la curtosis (‘k’) usando el método stats.halfgennorm.stats(). Sintaxis: stats.halfgennorm.stats(beta, moments)Retorno: Devuelve el valor de la media, la varianza, el sesgo y la curtosis. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar stats.halfgennorm.stats()el … Continue reading «Python | Método Scipy stats.halfgennorm.stats()»
Con la ayuda del stats.halfgennorm.isf()método, podemos obtener el valor de la función de supervivencia inversa que es inversa (1 – cdf) usando el stats.halfgennorm.isf()método. Sintaxis: stats.halfgennorm.isf(x, beta)Retorno: Devuelve el valor de la función de supervivencia inversa. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.halfgennorm.isf()método, podemos obtener el valor de la función … Continue reading «Python | Método Scipy stats.halfgennorm.isf()»
scipy.stats.moment(array, axis=0)La función calcula el momento n sobre la media de una muestra, es decir, elementos de array a lo largo del eje especificado de la array (lista en python). Su fórmula – Parámetros: array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular el momento. eje : Eje a lo largo del … Continue reading «función scipy stats.moment() | Python»
Con la ayuda del stats.halfgennorm.var()método, podemos obtener el valor de la varianza de la distribución usando el stats.halfgennorm.var()método. Sintaxis: stats.halfgennorm.var(beta)Retorno: Retorna el valor de la varianza de la distribución. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.halfgennorm.var()método, podemos obtener el valor de la varianza de la distribución al usar este método. … Continue reading «Python | Método Scipy stats.halfgennorm.var()»
scipy.stats.invgauss() es una variable aleatoria continua de gauss invertido. 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: a : parámetro de forma c : caso especial de gengauss. El valor predeterminado es igual a c = -1 … Continue reading «Python: distribución gaussiana inversa en estadísticas»