SciPystats.beta 関数

1. scipy.stats.beta() 関数
2. ベータ連続確率変数
3. ベータランダム変量と確率分布関数

統計のベータ分布は、区間 [0,1]の間に定義された連続する確率分布のグループとして定義されます。ベータ分布には、形状パラメーターと呼ばれる 2つのパラメーターがあります。これらの形状パラメーターは、分布全体の形状を制御し、確率変数の指数を表すαとβで表されます。

scipy.stats.beta() 関数

SciPy ライブラリの scipy.stats.beta() 関数は、関数の仕様を適切に完了するために、さまざまな形状パラメーターと標準形式で定義されたベータ連続確率変数です。

以下は、scipy.stats.beta 関数のパラメーターです。

q、a,b、および x を除くすべてのパラメーターはオプションです。つまり、scipy.stats.beta 関数を使用している間は毎回それらを定義する必要はありません。

scipy.stats.beta 関数を定義するには、さまざまな方法があります。

• rvs(a, b, loc=0, scale=1, size=1, random_state=None) - このメソッドは、ランダム変量を求める必要がある場合に常に使用されます。
• pdf(x, a, b, loc=0, scale=1)- This method is known as the probability density function
• cdf(x, a, b, loc=0, scale=1)- This method is known as the cummulative distribution function
• logcdf(x, a, b, loc=0, scale=1) - このメソッドは、累積分布関数の log を検索します。

scipy.stats.beta 関数を定義するためのそのようなメソッドは他にもたくさんあります。ただし、すべての方法で、パラメーターの値は異なります。

ベータ連続確率変数

from scipy.stats import beta  num_args = beta.numargs [a, b] = [  1.2, ] * num_args random_var = beta(a, b)  print("Random Variable : ", random_var) 

出力：

Random Variable : <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x7f9a6b366af0> 

ベータランダム変量と確率分布関数

この例では、NumPy ライブラリの arange 関数が使用されています。これは NumPy ライブラリの組み込み関数であり、一定の間隔で特定の数の値を持つ配列オブジェクトを返すのに役立ちます。

import numpy as np  quantile_val = np.arange(0.1, 1, 0.2)  rv = beta.rvs(a, b, scale=2, size=10) print("Random Variates : ", rv)  rv_pdf = beta.pdf(quantile_val, a, b, loc=0, scale=1) print("Probability Distribution : ", rv_pdf) 

出力：

Random Variates : [0.33734047 1.72002734 1.67064615 0.72633407 0.71346865 0.81301286  1.39419329 0.65489343 0.97953887 1.15867132] Probability Distribution : [0.91029949 1.07839945 1.11666731 1.07839945 0.91029949]