Python – Johnson SU Distribución en Estadísticas

scipy.stats.johnsonsu() es una variable aleatoria continua Johnson SU que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación.

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: Johnson SU variable aleatoria continua

Código n.º 1: creación de una variable aleatoria continua Johnson SU

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

Producción :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D4E91708

Código n.º 2: variables continuas de Johnson SU y distribución de probabilidad

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
  
# Random Variates 
R = johnsonsu.rvs(a, b, scale = 2, size = 10) 
print ("Random Variates : \n", R) 
  
# PDF 
R = johnsonsu.pdf(a, b, quantile, loc = 0, scale = 1) 
print ("\nProbability Distribution : \n", R)  

Producción :

Random Variates : 
 [-6.33841843 -5.35469028 -5.36145351 -4.4504208  -1.91574847 -5.01633416
 -5.37699657 -4.15794134 -4.90450547 -2.93846617]

Probability Distribution : 
 [5.34745702e-06 2.86846536e-05 2.54767528e-05 1.66921608e-05
 9.34800722e-06 4.69729578e-06 2.16525150e-06 9.26607636e-07
 3.70800055e-07 1.39402846e-07]

Código #3: Representación gráfica.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
     
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
     
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution)) 

Producción :

Distribution : 
 [0.         0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245
 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449  0.67346939
 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633
 1.10204082 1.16326531 1.2244898  1.28571429 1.34693878 1.40816327
 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102
 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714
 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551  2.44897959 2.51020408
 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102
 2.93877551 3.        ]
 

Código #4: Argumentos Posicionales Variantes

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

Producción :