Parámetros:
- > q: probabilidad de cola inferior y superior
- > x: cuantiles
- > loc: [opcional] parámetro de ubicación. Predeterminado = 0
- > escala: [opcional] parámetro de escala. 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: Variable aleatoria continua de Gilbrat
Código # 1: Generando una variable aleatoria continua variable Gilbrat
Salida: RV: "objeto scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen en 0x000001E39A3B4AC8 > Código # 2: Variables aleatorias de Gilbrat y distribución de probabilidad
< P> Salida: variadas aleatorias: [0.66090031 1.39027118 1.33876118 1.50366592 5.21419463 3.98547687 0.30547687 0.3058685 0.93014057 0.93014057] Distribución de probabilidad: [0.00099024 0.31736749 0.31736749 0.5620854 0.5620854 0.64817773 0.65389139 0.6 2357239 0.57879516 0.52988354 0.48170703 0.43645277] Código # 3: Representación gráfica
|
Salida t:
Distribución: [0. 0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449 0.67346939 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633 1.10204082 1.16326531 1.2244898 1.28571429 1.34693878 1.40816327 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551 2.44897959 2.51020408 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102 2.93877551 3. ]
Código # 4: Varios Argumentos Posicionales
import
matplotlib. pyplot como plt
import
)
# Varios argumentos posicionales
" r-- "
)
Salida:
