scipy.stats.hypergeom() es una variable aleatoria discreta hipergeométrica. Se hereda de los métodos genéricos como una instancia de la clase rv_discrete . Completa los métodos con detalles específicos para esta distribución en particular.
Parámetros:
x : cuantiles
loc : [opcional] parámetro de ubicación. Predeterminado = 0
escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1
momentos: [opcional] compuesto por letras [‘mvsk’]; ‘m’ = media, ‘v’ = varianza, ‘s’ = sesgo de Fisher y ‘k’ = curtosis de Fisher. (predeterminado = ‘MV’).Resultados: variable aleatoria discreta hipergeométrica
Código #1: Crear una variable aleatoria discreta hipergeométrica
# importing library from scipy.stats import hypergeom numargs = hypergeom .numargs a, b = 0.2, 0.8 rv = hypergeom (a, b) print ("RV : \n", rv)
Producción :
RV : scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000016A4C0DF048
Código #2: variables discretas hipergeométricas y distribución de probabilidad
import numpy as np quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) # Random Variates R = hypergeom .pmf(a, b, c, 10) print ("Random Variates : \n", R) # PDF x = np.linspace(hypergeom.ppf(0.01, a, b, c), hypergeom.ppf(0.99, a, b, c), 10) R = hypergeom.ppf(x, 1, 3, 3) print ("\nProbability Distribution : \n", R)
Producción :
Random Variates : nan Probability Distribution : [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
Código #3: Representación gráfica.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 2)) print("Distribution : \n", distribution)
Producción :
Distribution : [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.
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Artículo escrito por mathemagic y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA