借助sympy.stats.LogLogistic()方法，我們可以獲得代表Log-Logistic分布的連續隨機變量。
用法：sympy.stats.LogLogistic(name, alpha, beta)
Where, alpha and beta are real number and alpha, beta > 0.
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.LogLogistic()方法，我們可以使用此方法獲得表示Log-Logistic分布的連續隨機變量。
# Import sympy and LogLogistic
from sympy.stats import LogLogistic, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
alpha = Symbol("alpha", positive = True)
beta = Symbol("beta", positive = True)
# Using sympy.stats.LogLogistic() method
X = LogLogistic("x", alpha, beta)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)輸出：
beta - 1
/ z \
beta*|—-|
\alpha/
————————
2
/ beta \
|/ z \ |
alpha*||—-| + 1|
\\alpha/ /
範例2：
# Import sympy and LogLogistic
from sympy.stats import LogLogistic, density
from sympy import Symbol, pprint
z = 1.2
alpha = 2
beta = 3
# Using sympy.stats.LogLogistic() method
X = LogLogistic("x", alpha, beta)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)輸出：
0.365196502770083
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.LogLogistic() 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。