scipy.stats.erlang¶
- scipy.stats.erlang = <scipy.stats._continuous_distns.erlang_gen object>[源代码]¶
一个Erlang连续随机变量。
作为
rv_continuous班级,erlang对象从它继承一组泛型方法(完整列表请参见下面)，并用特定于此特定发行版的详细信息来完成它们。参见
注意事项
Erlang分布是带形状参数的Gamma分布的特例 a 一个整数。请注意，此限制不是由
erlang。但是，它将在首次将非整数值用于形状参数时生成警告。请参阅
gamma举个例子。方法：
rvs(a, loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)
随机变量。
pdf(x, a, loc=0, scale=1)
概率密度函数。
logpdf(x, a, loc=0, scale=1)
概率密度函数的对数。
cdf(x, a, loc=0, scale=1)
累积分布函数。
logcdf(x, a, loc=0, scale=1)
累积分布函数的日志。
sf(x, a, loc=0, scale=1)
生存函数(也定义为
1 - cdf，但是 sf 有时更准确)。logsf(x, a, loc=0, scale=1)
生存函数的对数。
ppf(q, a, loc=0, scale=1)
百分点数函数(与
cdf-百分位数)。isf(q, a, loc=0, scale=1)
逆生存函数(逆
sf)。moment(n, a, loc=0, scale=1)
n阶非中心矩
stats(a, loc=0, scale=1, moments='mv')
均值(‘m’)、方差(‘v’)、偏斜(‘s’)和/或峰度(‘k’)。
entropy(a, loc=0, scale=1)
房车的(微分)熵。
拟合(数据)
一般数据的参数估计。看见 scipy.stats.rv_continuous.fit 有关关键字参数的详细文档，请参阅。
expect(func, args=(a,), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, ** kwds)
函数相对于分布的期望值(只有一个参数)。
median(a, loc=0, scale=1)
分布的中位数。
mean(a, loc=0, scale=1)
分布的平均值。
var(a, loc=0, scale=1)
分布的方差。
std(a, loc=0, scale=1)
分布的标准差。
interval(alpha, a, loc=0, scale=1)
包含分数Alpha的范围的端点 [0, 1] 分布的