Python – Distribución Trapezoidal en Estadística

scipy.stats.trapz() es una variable aleatoria continua trapezoidal. 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 trapezoidal

Código #1: Creación de una variable aleatoria continua trapezoidal

# importing library
  
from scipy.stats import trapz 
    
numargs = trapz .numargs 
a, b = 0.2, 0.8
rv = trapz (a, b) 
    
print ("RV : \n", rv)  

Producción :

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

Código #2: variables continuas trapezoidales y distribución de probabilidad

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
  
# Random Variates 
R = trapz .rvs(a, b, size = 10) 
print ("Random Variates : \n", R) 
  
# PDF 
x = np.linspace(trapz.ppf(0.01, a, b),
                trapz.ppf(0.99, a, b), 10)
R = trapz.pdf(x, 1, 3)
print ("\nProbability Distribution : \n", R) 

Producción :

Random Variates : 
 [0.5830132  0.67200586 0.84671038 0.9469406  0.18545607 0.33055857
 0.39509654 0.28159699 0.85689182 0.86438509]

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, 3)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
     
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution)) 

Producción :

Distribution : 
 [0.         0.02040816 0.04081633 0.06122449 0.08163265 0.10204082
 0.12244898 0.14285714 0.16326531 0.18367347 0.20408163 0.2244898
 0.24489796 0.26530612 0.28571429 0.30612245 0.32653061 0.34693878
 0.36734694 0.3877551  0.40816327 0.42857143 0.44897959 0.46938776
 0.48979592 0.51020408 0.53061224 0.55102041 0.57142857 0.59183673
 0.6122449  0.63265306 0.65306122 0.67346939 0.69387755 0.71428571
 0.73469388 0.75510204 0.7755102  0.79591837 0.81632653 0.83673469
 0.85714286 0.87755102 0.89795918 0.91836735 0.93877551 0.95918367
 0.97959184 1.        ]