scipPy estadísticas.anglit() | Python

scipy.stats.anglit() es una variable aleatoria continua angular 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 angular

Código #1: Creando una variable aleatoria continua angular

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

Producción :

RV :  
<scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000029484AA02E8>

Código #2: variables aleatorias angulares y función de distribución de probabilidad.

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

Producción :

Random Variates : 
 [-0.73702502 -1.38273136  0.39618481 -0.48434091 -0.85635192 -0.36402882
 -0.21016273  0.53857078  0.96918022 -0.84314795]

Probability Distribution : 
 [0.99980001 0.97589745 0.91308894 0.81387846 0.68222121 0.52336595
 0.34364575 0.15022547 0.         0.        ]
 

Código #3: Representación gráfica.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 5))
print("Distribution : \n", distribution)
  
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution))

Producción :

Distribution : 
 [0.         0.01602853 0.03205707 0.0480856  0.06411414 0.08014267
 0.0961712  0.11219974 0.12822827 0.14425681 0.16028534 0.17631387
 0.19234241 0.20837094 0.22439948 0.24042801 0.25645654 0.27248508
 0.28851361 0.30454214 0.32057068 0.33659921 0.35262775 0.36865628
 0.38468481 0.40071335 0.41674188 0.43277042 0.44879895 0.46482748
 0.48085602 0.49688455 0.51291309 0.52894162 0.54497015 0.56099869
 0.57702722 0.59305576 0.60908429 0.62511282 0.64114136 0.65716989
 0.67319843 0.68922696 0.70525549 0.72128403 0.73731256 0.7533411
 0.76936963 0.78539816]

Código #4: Argumentos Posicionales Variantes

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
x = np.linspace(0, 5, 100)
  
# Varying positional arguments
y1 = anglit.pdf(x, 1, 6)
y2 = anglit.pdf(x, 1, 4)
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--")

Producción :

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por vishal3096 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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