scipy.stats.arcsine() es una variable aleatoria continua de arcoseno 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 arcoseno
Código #1: Crear una variable aleatoria continua de arcoseno
# importing scipy from scipy.stats import arcsine numargs = arcsine.numargs [ ] = [0.6, ] * numargs rv = arcsine() print ("RV : \n", rv)
Producción :
RV : <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000029484D796D8>
Código #2: variables aleatorias de arcoseno y función de distribución de probabilidad.
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) # Random Variates R = arcsine.rvs(scale = 2, size = 10) print ("Random Variates : \n", R) # PDF R = arcsine.pdf(x = quantile, scale = 2) print ("\nProbability Distribution : \n", R)
Producción:
Random Variates : [1.17353658 1.96350916 1.73419819 0.71255312 0.28760466 1.54410451 1.9644408 0.35014597 0.26798525 0.24599504] Probability Distribution : [2.25643896 0.69810843 0.51917523 0.43977033 0.39423905 0.3651505 0.34568283 0.33260295 0.32421577 0.31960693]
Código #3: Representación gráfica.
# libraries 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. ]
Código n.º 4: ubicación y escala variables
from scipy.stats import arcsine import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = 2 b = 2 x = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3)) # Varying location and scale y1 = arcsine.pdf(x, -0.1, .8) y2 = arcsine.pdf(x, -3.25, 3.25) plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--")
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Artículo escrito por vishal3096 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA