Con la ayuda del sympy.stats.Beta()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución beta.
Sintaxis:
sympy.stats.Beta(name, alpha, beta)
Donde alfa y beta son mayores que 0.
Retorno: Retorna la variable aleatoria continua.
Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar sympy.stats.Beta()el método, podemos obtener que la variable aleatoria continua represente la distribución beta al usar este método.
# Import sympy and beta
from sympy.stats import Beta, density, E, variance
from sympy import Symbol, simplify, pprint, factor
alpha = Symbol("alpha", positive = True)
beta = Symbol("beta", positive = True)
z = Symbol("z")
# Using sympy.stats.Beta() method
X = Beta("x", alpha, beta)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg, use_unicode = False)
Producción :
alfa – 1 beta – 1
z *(1 – z)
————————–
B(alfa, beta)
Ejemplo #2:
# Import sympy and beta
from sympy.stats import Beta, density, E, variance
from sympy import Symbol, simplify, pprint, factor
alpha = 4
beta = 5
z = Symbol("z")
# Using sympy.stats.Beta() method
X = Beta("x", alpha, beta)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg, use_unicode = False)
Producción :
3 4
z *(1 – z)
———–
B(4, 5)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Jitender_1998 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA