Con la ayuda del sympy.stats.UniformSum()
método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución de Irwin-Hall.
Sintaxis:
sympy.stats.UniformSum(name, n)
Donde, n es un número real.Return : Devuelve la variable aleatoria continua.
Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar el sympy.stats.UniformSum()
método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución de Irwin-Hall al usar este método.
# Import sympy and UniformSum from sympy.stats import UniformSum, density from sympy import Symbol, pprint z = Symbol("z") n = Symbol("n", positive = True) # Using sympy.stats.UniformSum() method X = UniformSum("x", n) gfg = density(X)(z) pprint(gfg)
Producción :
piso(z)
___
\ `
\ kn – 1 /n\
) (-1) *(-k + z) *| |
/ \k/
/__,
k = 0
——————————–
(n – 1)!
Ejemplo #2:
# Import sympy and UniformSum from sympy.stats import UniformSum, density from sympy import Symbol, pprint z = 3 n = 5 # Using sympy.stats.UniformSum() method X = UniformSum("x", n) gfg = density(X)(z) pprint(gfg)
Producción :
3
___
\ `
\ k 4 /5\
) (-1) *(3 – k) *| |
/ \k/
/__,
k = 0
————————
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Jitender_1998 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA