scipy stats.foldcauchy()| Python

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scipy.stats.foldcauchy()は、折りたたまれた連続コーシー確率変数であり、標準形式で定義され、仕様を完成させるためのいくつかの形状パラメーターがあります。

パラメーター:
-> q:テール確率の下限と上限
-> a:形状パラメータ
-> x:分位数
-> loc:[オプション]位置パラメータ。デフォルト=0
->スケール:[オプション]スケールパラメータ。デフォルト=1
->サイズ: [intのタプル、オプション]形状またはランダムな変量。
->瞬間:[オプション]文字で構成[`mvsk`]; `m` =平均、`v` =分散、`s` =フィッシャーのスキュー、`k`=フィッシャーのクルトシス。 (デフォルト=`mv`)。

結果:折りたたまれたCauchy連続確率変数

コード#1:折りたたまれたコードを作成Cauchy確率変数Cauchy確率変数


from scipy.stats import foldcauchy

< / p>

numargs = foldcauchy.numargs

[a] = [ 0.7 、] * numargs

rv = foldcauchy(a)


print "RV:" 、rv)

終了:

 RV:&lt; scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozenオブジェクト(0x0000018D55D8E160)&gt; 

コード#2:折りたたまれたコーシー確率変数と確率分布関数。


import numpy as np

クォンタイル = np.arange ( 0.01 1 0.1


#ランダムバリアント

R = foldcauchy .rvs(a、scale = 2 、size = 10

print "Random Variates:" 、R )


#PDF

R = foldcauchy.pdf(a、quantile、loc = 0 、scale = 1

print 「確率分布:」 、R)

出力:

ランダムバリアント:[1.7445128 2.82630984 0.81871044 5.19668279 7.81537565 1.67855736 3.35417067 0.13838753 1.29145462 1.90601065]確率分布:[0.42727064 0.42832192 0.43080143 0.43385803 0.43622229 0.4 3294602 0.42480391 0.41154712 0.3934792] 

コード#3:グラフィック表現。


import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


配布 = np.linspace( 0 、np.minimum(rv.dist。b、 3 ))

印刷 "分布: " 、分布)


プロット= plt.plot(distributio n、rv.pdf(distribution))

出力:

配布:[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。 ] 

、Äã‚Äã

コード#4:さまざまな位置引数


import matplotlib。 pyplot as plt

import numpy as np


x = np.linspace( 0 5 100


#さまざまな位置引数

y1 = foldcauchy.pdf(x、 1 3

y2 = foldcauchy.pdf(x、 1 4

plt.plot(x、y1、 " * " 、x、y2、 "r--"

出力: