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, podemos ver que al usar sympy.stats.BetaBinomial()
el método, podemos crear una variable aleatoria que denota la distribución beta-binomial.
# Import Sympy and BetaBinomial from sympy.stats import BetaBinomial, density # Using sympy.stats.BetaBinomial() method X = BetaBinomial('X', 2, 3, 1) gfg = density(X).dict print(gfg)
Producción :
{0: 3*beta(3, 3), 1: 6*beta(4, 2), 2: 3/5}
Ejemplo #2:
# Import Sympy and BetaBinomial from sympy.stats import BetaBinomial, density # Using sympy.stats.BetaBinomial() method X = BetaBinomial('X', 5, 3, 4) gfg = density(X).dict print(gfg)
Producción :
{0: beta(3, 9)/beta(3, 4), 1: 5*beta(4, 8)/beta(3, 4), 2: 10*beta(5, 7)/beta(3, 4), 3: 10*beta(6, 6)/beta(3, 4), 4: 5*beta(7, 5)/beta(3, 4), 5: beta(8, 4)/beta( 3, 4)}
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Jitender_1998 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA