本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.skellam
的用法。
用法:
scipy.stats.skellam = <scipy.stats._discrete_distns.skellam_gen object>#
Skellam 離散隨機變量。
作為
rv_discrete
類的實例,skellam
對象從它繼承了一組通用方法(完整列表見下文),並用特定於此特定發行版的詳細信息來完成它們。注意:
兩個相關或不相關泊鬆隨機變量差異的概率分布。
讓 和 成為兩個Poisson-distributed r.v。具有預期值 和 。然後, 遵循帶有參數 和 的 Skellam 分布,其中 是 和 之間的相關係數。如果兩個Poisson-distributed r.v.然後是獨立的 。
參數 和 必須嚴格為正。
詳情見:https://en.wikipedia.org/wiki/Skellam_distribution
skellam
將 和 作為形狀參數。上麵的概率質量函數以“standardized” 形式定義。要轉移分布,請使用
loc
參數。具體來說,skellam.pmf(k, mu1, mu2, loc)
等同於skellam.pmf(k - loc, mu1, mu2)
。例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.stats import skellam >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)
計算前四個時刻:
>>> mu1, mu2 = 15, 8 >>> mean, var, skew, kurt = skellam.stats(mu1, mu2, moments='mvsk')
顯示概率質量函數(
pmf
):>>> x = np.arange(skellam.ppf(0.01, mu1, mu2), ... skellam.ppf(0.99, mu1, mu2)) >>> ax.plot(x, skellam.pmf(x, mu1, mu2), 'bo', ms=8, label='skellam pmf') >>> ax.vlines(x, 0, skellam.pmf(x, mu1, mu2), colors='b', lw=5, alpha=0.5)
或者,可以調用分布對象(作為函數)來固定形狀和位置。這將返回一個 “frozen” RV 對象,其中包含固定的給定參數。
凍結分布並顯示凍結的
pmf
:>>> rv = skellam(mu1, mu2) >>> ax.vlines(x, 0, rv.pmf(x), colors='k', linestyles='-', lw=1, ... label='frozen pmf') >>> ax.legend(loc='best', frameon=False) >>> plt.show()
檢查
cdf
和ppf
的準確性:>>> prob = skellam.cdf(x, mu1, mu2) >>> np.allclose(x, skellam.ppf(prob, mu1, mu2)) True
生成隨機數:
>>> r = skellam.rvs(mu1, mu2, size=1000)
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注:本文由純淨天空篩選整理自scipy.org大神的英文原創作品 scipy.stats.skellam。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。