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)
(
"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
)
(
"Random Variates:"
、R )
R
=
foldcauchy.pdf(a、quantile、loc
=
0
、scale
=
1
)
(
「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:
![]()