scipy.stats.dweibull() es una variable aleatoria continua doble 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 x: cuantiles loc: parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0 escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1 tamaño: [tupla de enteros, opcional] … Continue reading «scipy stats.dweibull() | Python»
scipy.stats.nbinom() es una variable aleatoria discreta binomial negativa. 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 Binomial Negativa en Estadística»
scipy.stats.halfgennorm() es la mitad superior de una variable aleatoria continua normal generalizada. Para completar sus especificaciones, se define con un formato estándar y unos parámetros de forma. El objeto objeto hereda de él una colección de métodos genéricos y los completa con detalles específicos. Parámetros: -> α : scale -> β : shape -> μ … Continue reading «scipy stats.halfgennorm() | Python»
Prueba T de muestras pareadas: esta prueba también se conoce como prueba t de muestras dependientes. Es un concepto estadístico y se utiliza para verificar si la diferencia media entre los dos conjuntos de observación es igual a cero. Cada entidad se mide dos veces en esta prueba que da como resultado los pares de … Continue reading «Cómo realizar una prueba T de muestras emparejadas en Python»
scipy.stats.tmean(array, limits=None, inclusive=(True, True))calcula la media recortada de los elementos de la array a lo largo del eje especificado de la array. es fórmula – Parámetros: array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular la media recortada. eje: Eje a lo largo del cual se calculará la media recortada. Por defecto … Continue reading «sciPy stats.tmean() | Python»
Con la ayuda del stats.hypsecant.median()método, podemos obtener el valor de la mediana de distribución usando el stats.hypsecant.median()método. Sintaxis: stats.hypsecant.median(beta)Retorno: Retorna el valor de la mediana de distribución. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el stats.hypsecant.median()método, podemos obtener el valor de la mediana de la distribución al usar este método. # … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.median()»
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»
La integración de Monte Carlo es un proceso de resolución de integrales que tiene numerosos valores para integrar. El proceso de Monte Carlo utiliza la teoría de los grandes números y el muestreo aleatorio para aproximar valores que están muy cerca de la solución real de la integral. Funciona en el promedio de una función … Continue reading «Integración Monte Carlo en 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()»