Python: distribución de impuestos sesgada a la izquierda en estadísticas

scipy.stats.levy_l() es una variable aleatoria continua de Levy sesgada a la izquierda. Se hereda de los métodos genéricos como una instancia de la clase rv_continuous . Completa los métodos con detalles específicos para esta distribución en particular.

Parámetros:

q : probabilidad de cola inferior y superior
x : cuantiles
loc : parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0
escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1
tamaño: [tupla de enteros, opcional] forma o variantes aleatorias.
momentos: [opcional] compuesto por letras [‘mvsk’]; ‘m’ = media, ‘v’ = varianza, ‘s’ = sesgo de Fisher y ‘k’ = curtosis de Fisher. (predeterminado = ‘MV’).

Resultados: variable aleatoria continua de Levy sesgada a la izquierda

Código n.º 1: Creación de una variable aleatoria continua de Levy sesgada a la izquierda

# importing library
  
from scipy.stats import levy_l  
    
numargs = levy_l.numargs 
a, b = 4.32, 3.18
rv = levy_l(a, b) 
    
print ("RV : \n", rv)  

Producción :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D6707508

Código n.º 2: variables continuas de Levy sesgadas a la izquierda y distribución de probabilidad

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.03, 2, 0.21) 
  
# Random Variates 
R = levy_l.rvs(a, b) 
print ("Random Variates : \n", R) 
  
# PDF 
R = levy_l.pdf(a, b, quantile) 
print ("\nProbability Distribution : \n", R) 

Producción :

Random Variates : 
 1.1073459342251062

Probability Distribution : 
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 

Código #3: Representación gráfica.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
     
distribution = np.linspace(0, np.maximum(rv.dist.b, 4)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
     
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution))  

Producción :

Distribution : 
 [0.         0.08163265 0.16326531 0.24489796 0.32653061 0.40816327
 0.48979592 0.57142857 0.65306122 0.73469388 0.81632653 0.89795918
 0.97959184 1.06122449 1.14285714 1.2244898  1.30612245 1.3877551
 1.46938776 1.55102041 1.63265306 1.71428571 1.79591837 1.87755102
 1.95918367 2.04081633 2.12244898 2.20408163 2.28571429 2.36734694
 2.44897959 2.53061224 2.6122449  2.69387755 2.7755102  2.85714286
 2.93877551 3.02040816 3.10204082 3.18367347 3.26530612 3.34693878
 3.42857143 3.51020408 3.59183673 3.67346939 3.75510204 3.83673469
 3.91836735 4.        ]
 

Code #4 : Varying Positional Arguments

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
     
x = np.linspace(0, 5, 100) 
     
# Varying positional arguments 
y1 = levy_l .pdf(x, 1, 3) 
y2 = levy_l .pdf(x, 1, 4) 
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--") 

Producción :