scipy stats.arcsine () | python

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scipy.stats.arcsine () — è una variabile arcsine casuale continua che è definita da un formato standard e da alcuni parametri di forma per completare la sua specifica.

Parametri:
q: probabilità di coda inferiore e superiore
x: quantili
loc: [opzionale] parametro di posizione. Predefinito = 0
scala: parametro di scala [opzionale]. Predefinito = 1
dimensione: [tupla di int, facoltativo] forma o variazioni casuali.
momenti: [facoltativo] composto da lettere [`mvsk `] ; `m` = media, `v` = varianza, `s` = inclinazione di Fisher e `k` = curtosi di Fisher. (default = `mv`).

Risultati: arcsin e variabile casuale continua

Codice n. 1: generazione di una variabile casuale continua arcsin< /a>e


# scipy import

da scipy.stats import arcsine


numerici = arcsine.numargs

[] = [ 0.6 ,] * numeri

rv = arcsine ()

print ( " RV: " , rv)

Uscita:

RV: "scipy.stats._distn_infrastructure.rv_congelato oggetto a 0x0000029484D796D8 > 

Codice n. 2: arcsine di variabili casuali e funzione di distribuzione di probabilità.


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


# Varianti casuali

R = arcsine.rvs (scala = 2 , dimensione = 10 )

print ( "Varianti casuali:" , R)


# PDF

R = arcsine.pdf (x = quantile, scala = 2 )

print ( "Distribuzione di probabilità:" , R)

Uscita:

 casuale varia: [1.1735365 8 1.96350916 1.73419819 0.71255312 0.28760466 1.54440451 1.9644408 0.35014597 0.26798525 0.24599504] 0.24599504] Distribuzione della probabilità: [2.25643896 0.69810843 0.51917523 0.43977033 0.39423905 0.3651505 0.34568283 0.31560195 >

#librerie

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


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

print ( "Distribuzione:" , distribuzione)


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

Risultato:

Distribuzione: [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. ] 

Codice n. 4: cambia posizione e scala


from scipy .stats import arcosin e

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

a = 2

b = 2

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


# Posizione e scala diverse

y1 = arcsine.pdf (x, - 0.1 ,. 8 )

y2 = arcsine.pdf (x, - 3.25 , 3.25 )

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