借助sympy.stats.ChiNoncentral()
方法,我們可以獲得代表非中心chi分布的連續隨機變量。
用法:sympy.stats.ChiNoncentral(name, k, l)
Where, k and l is number of degree of freedom.
返回:Return the continuous random variable.
範例1:
在這個例子中,我們可以通過使用sympy.stats.ChiNoncentral()
通過使用該方法,我們可以獲得代表非中心chi分布的連續隨機變量。
# Import sympy and ChiNoncentral
from sympy.stats import ChiNoncentral, density, E
from sympy import Symbol, simplify
k = Symbol("k", integer = True)
l = Symbol("l", integer = True)
z = Symbol("z")
# Using sympy.stats.ChiNoncentral() method
X = ChiNoncentral("x", k, l)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)
輸出:
2 2
-k l z
— - — - —
k 2 2 2 /k \
l*z *(l*z) *e *besseli|- - 1, l*z|
\2 /
範例2:
# Import sympy and ChiNoncentral
from sympy.stats import ChiNoncentral, density, E
from sympy import Symbol, simplify
k = 5
l = 6
z = 0.2
# Using sympy.stats.ChiNoncentral() method
X = ChiNoncentral("x", k, l)
gfg = density(X)(z)
print(gfg)
輸出:
1.81702770690497e-11*besseli(3/2, 1.2)
相關用法
注:本文由純淨天空篩選整理自Jitender_1998大神的英文原創作品 sympy.stats.ChiNoncentral() in Python。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。