sympy.stats.LogLogistic() en python

Con la ayuda del sympy.stats.LogLogistic()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución Log-Logística.

Sintaxis: sympy.stats.LogLogistic(name, alpha, beta)
Donde alfa y beta son números reales y alfa, beta > 0.
Retorno: Retorna la variable aleatoria continua.

Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.LogLogistic()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución log-logística al usar este método.

# Import sympy and LogLogistic
from sympy.stats import LogLogistic, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = Symbol("z")
alpha = Symbol("alpha", positive = True)
beta = Symbol("beta", positive = True)
  
# Using sympy.stats.LogLogistic() method
X = LogLogistic("x", alpha, beta)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

beta – 1
/ z \
beta*|—–|
\alpha/
————————
2
/ beta \
|/ z \ |
alfa*||—–| + 1|
\\alfa/ /

Ejemplo #2:

# Import sympy and LogLogistic
from sympy.stats import LogLogistic, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = 1.2
alpha = 2
beta = 3
  
# Using sympy.stats.LogLogistic() method
X = LogLogistic("x", alpha, beta)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

0.365196502770083