Python: distribución de Mielke en estadísticas

scipy.stats.mielke() es una variable aleatoria continua Mielke Beta-Kappa / Dagum. 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 Mielke

Código #1: Creación de variable aleatoria continua de Mielke

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

Producción :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D6DD04C8

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

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
  
# Random Variates 
R = mielke.rvs(a, b) 
print ("Random Variates : \n", R) 
  
# PDF 
R = mielke.pdf(a, b, quantile) 
print ("\nProbability Distribution : \n", R) 

Producción :

Random Variates : 
 0.541154909484041

Probability Distribution : 
 [6.94878143e-96 6.26408333e-09 7.39143540e-05 1.84143774e-03
 8.76316044e-03 2.10584824e-02 3.57237873e-02 4.95347163e-02
 6.04795424e-02 6.78033254e-02]

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)) 

Salida:
Distribución:
[0. 0.04081633 0.08163265 0.12244898 0.16326531 0.20408163
0.24489796 0.28571429 0.32653061 0.36734694 0.40816327 0.44897959
0.48979592 0.53061224 0.57142857 0.6122449 0.65306122 0.69387755
0.73469388 0.7755102 0.81632653 0.85714286 0.89795918 0.93877551
0.97959184 1.02040816 1.06122449 1.10204082 1.14285714 1.18367347
1.2244898 1.26530612 1.30612245 1.34693878 1.3877551 1.42857143
1.46938776 1.51020408 1.55102041 1.59183673 1.63265306 1.67346939
1.71428571 1.75510204 1.79591837 1.83673469 1.87755102 1.91836735
1.95918367 2. ]

Código #4: Argumentos Posicionales Variantes

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

Producción :