scipy.stats.gamma() es una variable aleatoria gamma continua 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.
-> a : parámetros de forma
-> momentos : [opcional] compuestos por letras [‘mvsk’]; ‘m’ = media, ‘v’ = varianza, ‘s’ = sesgo de Fisher y ‘k’ = curtosis de Fisher. (predeterminado = ‘MV’).Resultados: variable aleatoria gamma continua
Código #1: Creando una variable aleatoria gamma continua
from scipy.stats import gamma numargs = gamma .numargs [a] = [0.7, ] * numargs rv = gamma (a) print ("RV : \n", rv)
Producción :
RV : <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000018D57997F60>
Código n.º 2: variaciones aleatorias gamma generalizadas.
import numpy as np quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) # Random Variates R = gamma.rvs(a, scale = 2, size = 10) print ("Random Variates : \n", R) # PDF R = gamma.pdf(a, quantile, loc = 0, scale = 1) print ("\nProbability Distribution : \n", R)
Producción :
Random Variates : [0.01601209 0.05164555 1.22072489 0.53476245 0.11529018 0.16966403 0.59198231 0.71995529 0.86063603 3.81492177] Probability Distribution : [0.00710916 0.07919869 0.15097014 0.21974949 0.28337498 0.34020629 0.38910556 0.42939763 0.46081639 0.48344302]
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. 0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449 0.67346939 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633 1.10204082 1.16326531 1.2244898 1.28571429 1.34693878 1.40816327 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551 2.44897959 2.51020408 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102 2.93877551 3. ]
Código #4: Argumentos Posicionales Variantes
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 5, 100) # Varying positional arguments y1 = gamma.pdf(x, a, 1, 3) y2 = gamma.pdf(x, a, 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