sympy.stats.ExGaussian() en python

Con la ayuda del sympy.stats.ExGaussian()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución gaussiana exponencialmente modificada.

Sintaxis: sympy.stats.ExGaussian(name, mean, std, rate)
Retorno: Retorna variable aleatoria continua.

Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.ExGaussian()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución gaussiana modificada exponencialmente al usar este método.

# Import sympy and ExGaussian
from sympy.stats import ExGaussian, density
from sympy import Symbol
  
mean = Symbol("mean", integer = True, positive = True)
std = Symbol("std", integer = True, positive = True)
rate = Symbol("rate", integer = True, positive = True)
z = Symbol("z")
  
# Using sympy.stats.ExGaussian() method
X = ExGaussian("x", mean, std, rate)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

/ 2 \
tasa*\2*media + tasa*estándar – 2*z/
——————————- / ___ / 2 \\
2 |\/ 2 *\media + tasa*estándar – z/ |
tarifa*e *erfc|—————————-|
\ 2*estándar /
—————————————————————————
2

Ejemplo #2:

# Import sympy and ExGaussian
from sympy.stats import ExGaussian, density
from sympy import Symbol
  
mean = 22
std = 21
rate = 7
z = 0.4
  
# Using sympy.stats.ExGaussian() method
X = ExGaussian("x", mean, std, rate)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

/ ___\
3.50044639861837e+4758*erfc\74.0142857142857*\/ 2 /