La función scipy.stats.zmap(scores, compare, axis=0, ddof=0) calcula la puntuación Z relativa de los datos de entrada. Las puntuaciones que están estandarizadas a la media cero y la varianza unitaria, donde la media y la varianza se calculan a partir de la array de comparación. Su fórmula: Parámetros: puntajes: [array_like] Array de entrada u objeto para … Continue reading «función sciPy stats.zmap() | Python»
scipy.stats.frechet_r() es una variable aleatoria continua derecha de Frechet (o mínimo de Weibull) que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación. Parámetros: -> q: probabilidad de cola inferior y superior -> a: parámetros de forma -> x: cuantiles -> loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0 … Continue reading «scipy stats.frechet_r() | Python»
scipy.stats.halflogistic() es una variable aleatoria continua semilogística 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.halflogistic() | Python»
scipy.stats.gumbel_r() es una variable aleatoria continua de Gumbel sesgada a la derecha 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. … Continue reading «scipy stats.gumbel_r() | Python»
scipy.stats.mean(array, axis=0)La función calcula la media aritmética de los elementos de la array a lo largo del eje especificado de la array (lista en python). es fórmula – Parámetros: array: array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular la media aritmética. eje: Eje a lo largo del cual se calculará la media. … Continue reading «función sciPy stats.mean() | Python»
La función scipy.stats.cdist(array, axis=0) calcula la distancia entre cada par de las dos colecciones de entradas. 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 = … Continue reading «Python – Distancia entre colecciones de entradas»
scipy.stats.gompertz() es una variable aleatoria continua de Gompertz (o Gumbel truncado) 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 … Continue reading «scipy stats.gompertz() | Python»
Con la ayuda del stats.hypsecant.logcdf()método, podemos obtener el valor logarítmico de la función de distribución acumulativa utilizando el stats.hypsecant.logcdf()método. Sintaxis: stats.hypsecant.logcdf(x, beta)Retorno: Retorna el valor de registro de la función de distribución acumulativa. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.hypsecant.logcdf()método, podemos obtener el valor logarítmico de la función de … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.logcdf()»
scipy.stats.kappa3() es una variable aleatoria continua Kappa 3 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 kappa3 en Estadísticas»
scipy.stats.poisson() es una variable aleatoria discreta de poisson. 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 Poisson en estadísticas»