scipy stats.gilbrat () | python

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Paramètres :
- > ; q : probabilité de queue inférieure et supérieure
- > ; x : quantiles
- > ; loc : [facultatif] paramètre de localisation. Par défaut = 0
- > ; échelle : [facultatif] paramètre d`échelle. Par défaut = 1
- > ; taille : [tuple d`entiers, facultatif] forme ou variables aléatoires.
- > ; moments : [facultatif] composé de lettres [`mvsk`] ; `m` = moyenne, `v` = variance, `s` = biais de Fisher et `k` = aplatissement de Fisher. (default = `mv`).

Résultats : Variable aléatoire continue de Gilbrat

Code # 1 : Génération d`une variable aléatoire continue variable Gilbrat


Sortie t :

Répartition : [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. ] 

Code # 4 : divers arguments positionnels


import matplotlib. pyplot as plt

import numpy as np


x = np.linspace ( 0 , 5 , 100 )


# Divers arguments positionnels

y1 = gilbrat.pdf (x, 1 , 3 )

y2 = gilbrat.pdf (x , 1 , 4 )

plt.plot (x, y1, " * " , x, y2, " r-- " )

Sortie :

de scipy.stats importer gilbrat


numargs = gilbrat .numargs

[] = [ 0.7 ,] * numargs

rv = gilbrat ( )

print ( " RV : " , rv)

Sortie :

RV : "objet scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen à 0x000001E39A3B4AC8 > 

Code #2 : variables aléatoires de Gilbrat et distribution de probabilité


import numpy comme np

import numpy comme np

quantile = np.arange ( 0.01 , 1 , 0.1 )


# Variantes aléatoires

R = gilbrat.rvs (échelle = 2 , taille = 10 )

print ( "Random Variates :" , R)


# PDF

R = gilbrat.pdf (quantile, loc = 0 , scale = 1 )

print ( "Distribution de probabilité : " , R)

sortie:

 aléatoire variables aléatoires: [0.66090031 1.39027118 1.33876164 1.50366592 5.21419497 5.24225463 3.98547687 0.30586938 9.11346685 0.93014057] Probabilité distribution: [0.00099024 0.31736749 0.64817773 0.65389139 0.5620854 0,6 2357239 0.57879516 0.52988354 0.48170703 0.43645277] 

Code # 3 : Représentation graphique


import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


distribution = np .linspace ( 0 , np.minimum (rv.dist.b, 3 ))

print ( " Distribution : " , distribution)


plot = plt.plot (distribution, rv.pdf (distribution))