Con la ayuda del sympy.stats.Rayleigh()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución de Rayleigh. Sintaxis: sympy.stats.Rayleigh(name, sigma) Donde, sigma son números reales y sigma > 0. Return : Devuelve la variable aleatoria continua. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Rayleigh()método, podemos obtener la variable aleatoria continua … Continue reading «sympy.stats.Rayleigh() en Python»
Con la ayuda del método sympy.stats.MultivariateBeta() , podemos crear una variable aleatoria continua con Dirichlet/Multivariate Beta Distribution. Es una generalización multivariada de la distribución beta. Syntax: sympy.stats.MultivariateBeta(syms, alpha) Parameters: syms: the symbol alpha: positive real numbers signifying concentration numbers Returns: a continuous random variable with multivariate beta distribution. Ejemplo 1 : Python3 # import sympy, … Continue reading «función sympy.stats.MultivariateBeta() en Python»
Con la ayuda del sympy.stats.P()método, podemos encontrar la probabilidad de una ocasión o una situación hipotética usando el sympy.stats.P()método. Sintaxis: sympy.stats.P(function)Retorno: Retorna la probabilidad de una hipótesis. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.P()método, podemos encontrar la probabilidad de una situación hipotética al usar este método. # Import sympy, P, … Continue reading «Sympy – stats.P() en Python»
Con la ayuda del sympy.stats.ShiftedGompertz()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución de gompertz desplazada. Sintaxis: sympy.stats.ShiftedGompertz(name, b, eta) Donde, b y eta son números reales y b, eta > 0. Return : Devuelve la variable aleatoria continua. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar sympy.stats.ShiftedGompertz()el método, podemos … Continue reading «sympy.stats.ShiftedGompertz() en Python»
Con la ayuda del sympy.stats.Moyal()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución moyal. Sintaxis: sympy.stats.Moyal(name, mu, sigma) Donde, mu y sigma son números reales. Return : Devuelve la variable aleatoria continua. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Moyal()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la … Continue reading «sympy.stats.Moyal() en python»
Con la ayuda del sympy.stats.Arcsin()método, podemos obtener la variable aleatoria que representa la distribución arcsen. Sintaxis: sympy.stats.Arcsin(name, a, b) donde, debe contener la condición -oo < a < b < +oo. Retorno: Devuelve la variable aleatoria. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.Arcsin()método, podemos obtener la distribución de arcsin … Continue reading «sympy.stats.Arcsin() en Python»
Con la ayuda del método inverse_fourier_transform() , podemos calcular la transformación inversa de Fourier y devolver la función no evaluada. Transformación inversa de Fourier Sintaxis: transformada_de_fourier_inversa(F, k, x, **sugerencias) Return : Devuelve la función no evaluada. Ejemplo 1 : En este ejemplo, podemos ver que al usar el método inverse_fourier_transform() , podemos calcular la transformación … Continue reading «sympy.integrals.transforms.inverse_fourier_transform() en python»
Con la ayuda del inverse_mellin_transformmétodo, podemos calcular la transformada inversa de Mellin y devolver la función. Sintaxis : inverse_mellin_transform(F, s, x, strip)Return : Devuelve la función F(x). Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el inverse_mellin_transform()método, podemos obtener la función F(x) al realizar la transformación inversa de Mallin. # import inverse_mellin_transform from … Continue reading «sympy.transforms.inverse_mellin_transform() en python»
Con la ayuda del sympy.stats.Chi()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución chi. Sintaxis: sympy.stats.Chi(name, k) Donde, k es el número de grados de libertad. Return : Devuelve la variable aleatoria continua. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar sympy.stats.Chi()el método, podemos obtener la variable aleatoria continua que … Continue reading «sympy.stats.Chi() en Python»
Con la ayuda del método sympy.stats.Binomial() , podemos crear una variable aleatoria finita que represente una distribución binomial. Una distribución binomial es la probabilidad de un resultado de ÉXITO o FALLO en un experimento o encuesta que se repite varias veces. Syntax: sympy.stats.Binomial(name, n, p, succ=1, fail=0) Parameters: name: distribution name n: Positive Integer, represents … Continue reading «función sympy.stats.Binomial() en Python»