Python – Distribución t de Student en Estadística

scipy.stats.t() es una variable aleatoria continua t de Student. 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 t de Student

Código #1: Creación de variable aleatoria continua t de Student

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

Producción :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D843A9C8

Código #2: t de Student variable continua y distribución de probabilidad

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

Producción :

Random Variates : 
 2.877894570989561

Probability Distribution : 
 [0.00663446 0.00721217 0.0078511  0.00855881 0.00934388 0.01021611
 0.01118667 0.01226833 0.01347568 0.01482539]

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.         0.04081633 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 = t .pdf(x, 1, 3, 5) 
y2 = t .pdf(x, 1, 4, 4) 
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--") 

Producción :