scipy stats.gilbrat () | python

| | | | | | | | | | | | | | | | | | |

Параметры:
- > q: нижняя и верхняя вероятность хвоста
- > x: квантили
- > loc: [необязательный] параметр местоположения. По умолчанию = 0
- > масштаб: [необязательный] параметр масштаба. По умолчанию = 1
- > размер: [кортеж целых чисел, необязательно] форма или случайные переменные.
- > моменты: [необязательно] состоит из букв [`mvsk`]; «m» = среднее значение, «v» = дисперсия, «s» = перекос Фишера и «k» = эксцесс Фишера. (по умолчанию = `mv`).

Результаты: непрерывная случайная переменная Гилбрата

Код № 1: создание непрерывной случайной переменная Gilbrat


Вывод t:

Распространение: [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. ] 

Код 4. Различные позиционные аргументы


import матплотлиб. pyplot как plt

import numpy as np


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


# Различные позиционные аргументы

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

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

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

Вывод:

from scipy.stats import gilbrat


numargs = gilbrat .numargs

[] = [ 0,7 ,] * numargs

rv = gilbrat ( )

print ( " RV: " , rv)

Вывод:

RV: "Объект scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen по адресу 0x000001E39A3B4AC8 > 

Код № 2: случайные величины Гилбрата и распределение вероятностей


import numpy as np

import numpy as np

квантиль = np.arange ( 0,01 , 1 , 0.1 )


# Случайные варианты

R = gilbrat.rvs (масштаб = 2 , size = 10 )

print ( "Случайные переменные:" , R)


# PDF

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

print ( "Распределение вероятностей: " , R)

< р> <сильный> Вывод: <предварительно> Случайные переменными: [0.66090031 1.39027118 1.33876164 1.50366592 5.21419497 5.24225463 3.98547687 0.30586938 9.11346685 0.93014057] Вероятность распространения: [0.00099024 0.31736749 0.64817773 0.65389139 0.5620854 0.6 2357239 0,57879516 0,52988354 0,48170703 0,43645277]

Код № 3: Графическое представление


import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


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

print ( " Распространение: " , распределение)


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