scipy.stats.burr() es una variable aleatoria continua burr que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación.
Parámetros:
q: probabilidad de cola inferior y superior
a, b: parámetros de forma
x: cuantiles
loc: [opcional] parámetro de ubicación. Predeterminado = 0
escala: parámetro de escala [opcional]. 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 burr
Código #1: Crear una variable aleatoria continua de rebabas
# importing scipy from scipy.stats import burr numargs = burr.numargs [a, b] = [0.6, ] * numargs rv = burr(a, b) print ("RV : \n", rv)
Producción :
RV : <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000029482FCC438>
Código #2: variable aleatoria beta y función de distribución de probabilidad.
import numpy as np quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) # Random Variates R = burr.rvs(a, b, scale = 2, size = 10) print ("Random Variates : \n", R) # PDF R = burr.pdf(quantile, a, b, loc = 0, scale = 1) print ("\nProbability Distribution : \n", R)
Producción :
Random Variates : [1.51241629e-04 3.47964171e-01 2.94154949e-02 5.10430246e-02 1.82413279e-02 2.12564883e+00 3.51099766e-05 2.32907895e+01 6.24723647e-04 2.79124934e-01] Probability Distribution : [6.21994723 1.01375434 0.57575653 0.40021455 0.30462819 0.24439598 0.20298921 0.17281591 0.14988693 0.1319016 ]
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. 0.10204082 0.20408163 0.30612245 0.40816327 0.51020408 0.6122449 0.71428571 0.81632653 0.91836735 1.02040816 1.12244898 1.2244898 1.32653061 1.42857143 1.53061224 1.63265306 1.73469388 1.83673469 1.93877551 2.04081633 2.14285714 2.24489796 2.34693878 2.44897959 2.55102041 2.65306122 2.75510204 2.85714286 2.95918367 3.06122449 3.16326531 3.26530612 3.36734694 3.46938776 3.57142857 3.67346939 3.7755102 3.87755102 3.97959184 4.08163265 4.18367347 4.28571429 4.3877551 4.48979592 4.59183673 4.69387755 4.79591837 4.89795918 5. ]
Código #4: Argumentos Posicionales Variantes
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 1.0, 100) # Varying positional arguments y1 = burr.pdf(x, 2.75, 2.75) y2 = burr.pdf(x, 3.25, 3.25) plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--")
Producción :
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Artículo escrito por vishal3096 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA