scipy.stats.tmin(array, lowerlimit=None, axis=0, inclusive=True) La función calcula el mínimo recortado de los elementos de la array e ignora los valores que se encuentran fuera de los límites especificados, a lo largo del eje especificado. Parámetros: array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular el mínimo. eje: [El valor predeterminado es cero] … Continue reading «función scipy stats.tmin() | 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 significa Scientific Python y en cualquier cálculo científico/matemático, a menudo necesitamos constantes universales para realizar tareas, un ejemplo famoso es calcular el Área de un círculo = ‘pi*r*r’ donde PI = 3.14… o un más complicado uno como encontrar la fuerza de gravedad = G*M*m ⁄ (distancia) 2donde G = constante gravitatoria. En todos … Continue reading «SciPy – Constantes»
El valor F-crítico es un valor particular que usamos para comparar nuestro valor f. Mientras realizamos la prueba F, obtenemos estadísticas F como resultado. Para determinar si el resultado de la prueba f es estadísticamente significativo, la estadística f se compara con el valor crítico F. Si el estadístico F es mayor que el valor … Continue reading «¿Cómo encontrar el valor crítico F en Python?»
scipy.stats.variation(arr, axis = None)función calcula el coeficiente de variación. Se define como la relación entre la desviación estándar y la media. Parámetros: arr: [array_like] array de entrada. eje : [int o tuplas de int] eje a lo largo del cual queremos calcular el coeficiente de variación. -> eje = 0 coeficiente de variación a lo … Continue reading «función sciPy stats.variation() | Python»
Con la ayuda del stats.hypsecant.stats()método, podemos obtener el valor de la media (‘m’), la varianza (‘v’), el sesgo (‘s’) y/o la curtosis (‘k’) usando el stats.hypsecant.stats()método. Sintaxis: stats.hypsecant.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 el stats.hypsecant.stats()método, … Continue reading «Python | Método Scipy stats.hypsecant.stats()»
Dado un conjunto de datos que comprende un grupo de puntos, encuentre el mejor ajuste que represente los datos. A menudo tenemos un conjunto de datos que consta de datos que siguen una ruta general, pero cada dato tiene una desviación estándar que los hace dispersos en la línea de mejor ajuste. Podemos obtener una … Continue reading «SciPy | Ajuste de curvas»
Con la ayuda del scipy.integrate.simps()método, podemos obtener la integración de y(x) usando muestras a lo largo del eje y la regla compuesta de Simpson usando el scipy.integrate.simps()método. Sintaxis: scipy.integrate.simps(y, x)Retorno: Retorna el valor integrado de y(x) usando muestras. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el scipy.integrate.simps()método, podemos obtener el valor … Continue reading «Python | Método Scipy integra.simps()»
Requisito previo: agrupamiento de K-Means La agrupación en clústeres de K-Means es uno de los enfoques de partición y cada clúster se representará con un centroide calculado. Todos los puntos de datos en el grupo tendrán una distancia mínima desde el centroide calculado. Scipy es una biblioteca de código abierto que se puede utilizar para … Continue reading «K- significa agrupamiento con SciPy»
scipy.stats.genexpon() es una variable aleatoria continua exponencial generalizada 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 -> … Continue reading «scipy stats.genexpon() | Python»