scipy stats.arcsine () | python

Michael Zippo

scipy.stats.arcsine () — es una variable arcsine aleatoria continua que se define mediante un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación.

Parámetros:
q: probabilidad de cola inferior y superior
x: cuantiles
loc: [opcional] parámetro de ubicación. Predeterminado = 0
escala: parámetro de escala [opcional]. Predeterminado = 1
tamaño: [tupla de enteros, opcional] forma o variantes aleatorias.
momentos: [opcional] compuesto por letras [`mvsk`] ; `m` = media, `v` = varianza, `s` = sesgo de Fisher y `k` = curtosis de Fisher. (predeterminado = `mv`).
Resultados: arcsin e variable aleatoria continua

Código # 1: Generación de una variable aleatoria continua arcsin< /a>e

< P>

Salida:

 variadas aleatorias: [1.1735365 8 1.96350916 1.73419816 0.71255319 0.71255319 0.28760466 1.544408 0.35014525 0.26798525 0.24598525 0.24599504] Distribución de probabilidad: [2.25643896 0.69810843 0.51917523 0.43977033 0.39423905 0.3651505 0.34568283 0.31560195 >
  #bibliotecas 
 import   numpy as np 
 import   matplotlib.pyplot as plt 

 distribución   =   np.linspace (  0  , np.minimum (rv.dist.b,   3  )) 
 imprimir   (  "Distribution:"  , distribución) 

< clase de código = "simple"> diagrama   =   plt.plot (distribución, rv .pdf (distribución))  
Salida: 
Distribución: [0. 0.02040816 0.04081633 0.06122449 0.08163265 0.10204082 0.12244898 0.14285714 0.16326531 0.18367347 0.20408163 0.2244898 0.24489796 0.26530612 0.28571429 0.30612245 0.32653061 0.34693878 0.36734694 0.3877551 0.40816327 0.42857143 0.44897959 0.46938776 0.48979592 0.51020408 0.53061224 0.55102041 0.57142857 0.59183673 0.6122449 0.63265306 0.65306122 0.67346939 0.69387755 0.71428571 0.73469388 0.75510204 0.7755102 0.79591837 0.81632653 0.83673469 0.85714286 0.87755102 0.89795918 0.91836735 0.93877551 0.95918367 0.97959184 1. ] 
 
  
 Código # 4: cambiar ubicación y escala 

  de   scipy .stats   import   arcsen e 
  importar   matplotlib.pyplot as plt 
 importar   numpy as np 
 a   =   2 
 b   =   2 
 x   =   np. linspace (  0  , np.minimum (rv.dist.b,   3  )) 
 
 # Diferente ubicación y escala 
 y1   =   arcsine.pdf (x,   - < /código>  0.1  ,.   8  ) 
  y2   =   arcsine.pdf (x,   -   3.25  ,   3.25  ) 
 plt.plot (x, y1,  < código clase = "cadena"> "*"  , x, y2,   "r--"  )

# scipy import

de scipy.stats importar arcsine

numerargs = arcsine.numargs

[] = [ 0.6 ,] * números

rv = arcsine ()

imprimir ( " RV: " , rv)

Salida:

RV: "objeto scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen en 0x0000029484D796D8 >

Código # 2: arcsine de variables aleatorias y función de distribución de probabilidad.

cuantil = np.arange ( 0.01 , 1 < clase de código = "simple">, 0.1 )

# Variantes aleatorias

R = arcsine.rvs (escala = < /código> 2 , tamaño = 10 )

print ( "Variantes aleatorios:" , R)

# PDF

R = arcsine.pdf (x = cuantil, escala = 2 )

print ( "Distribución de probabilidad:" , R)