python广义极值_python scipy stats.genextreme用法及代码示例

广义极值连续随机变量。

作为一个实例rv_continuous类，genextreme对象从中继承了通用方法的集合(完整列表请参见下文)，并使用特定于此特定发行版的详细信息来完善它们。

注意：

请注意，一些来源和软件包对shape参数的符号使用相反的约定。

genextreme需要c作为形状参数。

上面的概率密度以“standardized”形式定义。要移动和/或缩放分布，请使用loc和scale参数。特别，genextreme.pdf(x, c, loc, scale)等同于genextreme.pdf(y, c) / scale与y = (x - loc) / scale。

例子：

>>> from scipy.stats import genextreme

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)

首先计算一下：

>>> c = -0.1

>>> mean, var, skew, kurt = genextreme.stats(c, moments='mvsk')

显示概率密度函数(pdf)：

>>> x = np.linspace(genextreme.ppf(0.01, c),

... genextreme.ppf(0.99, c), 100)

>>> ax.plot(x, genextreme.pdf(x, c),

... 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='genextreme pdf')

或者，可以调用分发对象(作为函数)以固定形状，位置和比例参数。这将返回固定固定给定参数的“frozen” RV对象。

冻结发行版并显示冻结的pdf：

>>> rv = genextreme(c)

>>> ax.plot(x, rv.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')

检查的准确性cdf和ppf：

>>> vals = genextreme.ppf([0.001, 0.5, 0.999], c)

>>> np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], genextreme.cdf(vals, c))

True

生成随机数：

>>> r = genextreme.rvs(c, size=1000)

并比较直方图：

>>> ax.hist(r, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)

>>> ax.legend(loc='best', frameon=False)

>>> plt.show()

方法：

rvs(c, loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)

随机变量。

pdf(x, c, loc=0, scale=1)

概率密度函数。

logpdf(x, c, loc=0, scale=1)

概率密度函数的对数。

cdf(x, c, loc=0, scale=1)

累积分布函数。

logcdf(x, c, loc=0, scale=1)

累积分布函数的日志。

sf(x, c, loc=0, scale=1)

生存函数(也定义为1 - cdf，但sf有时更准确)。

logsf(x, c, loc=0, scale=1)

生存函数的日志。

ppf(q, c, loc=0, scale=1)

百分比点函数(的倒数cdf—百分位数)。

isf(q, c, loc=0, scale=1)

逆生存函数(sf)。

moment(n, c, loc=0, scale=1)

n阶非中心矩

stats(c, loc=0, scale=1, moments=’mv’)

均值(‘m’)，方差(‘v’)，偏斜(‘s’)和/或峰度(‘k’)。

entropy(c, loc=0, scale=1)

RV的(微分)熵。

fit(data, c, loc=0, scale=1)

通用数据的参数估计。

expect(func, args=(c,), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, **kwds)

函数(具有一个参数)相对于分布的期望值。

median(c, loc=0, scale=1)

分布的中位数。

mean(c, loc=0, scale=1)

分布的平均值。

var(c, loc=0, scale=1)

分布的差异。

std(c, loc=0, scale=1)

分布的标准偏差。

interval(alpha, c, loc=0, scale=1)

包含分布的Alpha百分比的范围的端点