Con la ayuda del método sympy.stats.NormalGamma() , podemos crear una variable aleatoria conjunta bivariada con una distribución gamma normal multivariada.
Syntax: sympy.stats.NormalGamma(syms, mu, lamda, alpha, beta) Parameters: syms: the symbol, for identifying the random variable mu: a real number, the mean of the normal distribution lambda: a positive integer alpha: a positive integer beta: a positive integer Returns: a bivariate joint random variable with multivariate Normal gamma distribution.
Ejemplo 1 :
Python3
# import sympy, NormalGamma, density, symbols from sympy.stats import density, NormalGamma from sympy import symbols, pprint y, z = symbols('y z') # using sympy.stats.NormalGamma() method X = NormalGamma('X', 0, 1, 2, 3) norGammaDist = density(X)(y, z) pprint(norGammaDist)
Producción :
2 -y *z ------ ___ 3/2 -3*z 2 9*\/ 2 *z *e *e -------------------------- ____ 2*\/ pi
Ejemplo #2:
Python3
# import sympy, NormalGamma, density, symbols from sympy.stats import density, NormalGamma from sympy import symbols, pprint y, z = symbols('y z') # using sympy.stats.NormalGamma() method X = NormalGamma('X', 1 / 2, 3, 4, 6) norGammaDist = density(X)(y, z) pprint(norGammaDist)
Producción :
2 -3*z*(y - 1/2) ---------------- ___ 7/2 -6*z 2 108*\/ 6 *z *e *e -------------------------------------- ____ \/ pi
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Artículo escrito por ravikishor y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA