Python: distribución inversa de Weibull en estadísticas

scipy.stats.invweibull() es una variable aleatoria continua invertida de weibull 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 : Variable aleatoria continua weibull inversa

Código n. ° 1: creación de una variable aleatoria continua invertida weibull

# importing library
from scipy.stats import invweibull  
    
numargs = invweibull.numargs 
[a] = [0.6, ] * numargs 
rv = invweibull(a) 
    
print ("RV : \n", rv)  

Producción :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D4EAE9C8

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

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

Producción :

Random Variates : 
 [ 2.46502056 32.97160826  8.65843435  1.21357636  0.22162243  1.05724138
  7.5574935   0.0624836   0.83384033 17.29417907]

Probability Distribution : 
 [0.00613124 0.06733615 0.12799203 0.18757349 0.24553408 0.30131353
 0.35434638 0.40407156 0.44994318 0.49144206]

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.        ]

Code #4 : Varying Positional Arguments

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

Producción :