Con la ayuda del sympy.stats.Weibull()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución de Weibull. Sintaxis: sympy.stats.Weibull(name, alpha, beta) donde, alfa y beta son números reales. Return : Devuelve la variable aleatoria continua. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Weibull()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que … Continue reading «sympy.stats.Weibull() en Python»
Con la ayuda del método sympy.stats.MultivariateT() , podemos crear una variable aleatoria conjunta con distribución T multivariante. Syntax: sympy.stats.MultivariateT(syms, mu, sigma, v) Parameters: syms: the symbol for identifying the random variable mu: a matrix representing the location vector sigma: The shape matrix for the distribution v: a real number Returns: a joint random variable with … Continue reading «función sympy.stats.MultivariateT() en Python»
Con la ayuda del sympy.stats.Zeta()método, podemos obtener la variable aleatoria que representa la distribución Zeta. Sintaxis : sympy.stats.Zeta(name, s)Return : Devuelve la variable aleatoria. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Zeta()método, podemos obtener la distribución Zeta al usar este método. # Import sympy and Zeta from sympy.stats import Zeta, density, … Continue reading «sympy.stats.Zeta() en Python»
Con la ayuda del método sympy.stats.Multinomial() , podemos crear una variable aleatoria discreta con distribución multinomial. Una distribución multinomial es la distribución de probabilidad de los resultados de un experimento multinomial. Syntax: sympy.stats.Multinomial(syms, n, p) Parameters: syms: the symbol n: is the number of trials, a positive integer p: event probabilites, p>= 0 and p<= … Continue reading «función sympy.stats.Multinomial() en Python»
En matemáticas, la varianza es la forma de verificar la diferencia entre el valor real y cualquier entrada aleatoria, es decir, la varianza se puede calcular como una diferencia al cuadrado de estos dos valores. Con la ayuda del sympy.stats.variance()método, podemos calcular el valor de la varianza utilizando este método. Sintaxis: sympy.stats.variance(value) Retorno: Devuelve el … Continue reading «función sympy.stats.variance() en Python»
La distribución de Rademacher es una distribución de probabilidad discreta cuando una variable aleatoria tiene la mitad de probabilidad de ser +1 y la mitad de probabilidad de ser -1. Con la ayuda del sympy.stats.Rademacher()método, podemos crear la variable aleatoria con distribución randemacher usando el sympy.stats.Rademacher()método. Sintaxis: sympy.stats.Rademacher(name) Return : Devuelve la distribución de Rademacher. … Continue reading «función sympy.stats.Rademacher() en Python»
Con la ayuda del transforms.mellin_transform()método, podemos calcular la transformada de Mellin F(s) de f(x). Sintaxis : transforms.mellin_transform(f, x, s)Return : Devuelve la franja fundamental y las condiciones auxiliares de convergencia. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el transforms.mellin_transform()método, podemos calcular la transformación de Mellin y devolver la franja fundamental y … Continue reading «sympy.integrals.transforms.mellin_transform() en python»
Con la ayuda del sympy.stats.Logarithmic()método, podemos obtener la variable aleatoria que representa la distribución logarítmica. Sintaxis : sympy.stats.Logarithmic(name, p)Return : Devuelve la variable aleatoria. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Logarithmic()método, podemos obtener la variable aleatoria que representa la distribución logarítmica al usar este método. # Import sympy and logarithmic … Continue reading «sympy.stats.Logarithmic() en Python»
Con la ayuda del sympy.stats.BetaBinomial()método, podemos crear una variable aleatoria que pueda denotar la distribución betabinomial usando sympy.stats.BetaBinomial()el método. Sintaxis: sympy.stats.BetaBinomial(nombre, n, alfa, beta) Parámetros: Nombre – Da un nombre a una distribución. N: número entero positivo ‘n’ de intentos. Alpha – Número real positivo Beta – Número real positivo Ejemplo #1: En este ejemplo, … Continue reading «función sympy.stats.BetaBinomial() en Python»
Con la ayuda del sympy.stats.Levy()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución del impuesto. Sintaxis: sympy.stats.Levy(name, mu, c) Donde, mu y c son números reales y mu, c > 0. Retorno: Retorna la variable aleatoria continua. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Levy()método, podemos obtener la … Continue reading «sympy.stats.Levy() en python»