2024-09-27 07:32:40 发布
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麦克斯韦玻尔兹曼分布由(来自MathWorld-Wolfram Web资源:wolfram.com) . 这个scipy.stats.maxwell公司分布使用loc和scale参数来定义此分布。这两个定义中的参数是如何连接的?我也希望有人能告诉一般如何确定参数之间的关系scipy.stats公司以及他们通常的定义。在
loc参数总是移动x变量。换句话说,它概括了 允许将x=0移到x=loc的分布。所以当loc非零时
loc
x
x=0
x=loc
maxwell.pdf(x) = sqrt(2/pi)x**2 * exp(-x**2/2), for x > 0
变成
The doc string表示scipy.stats.maxwell状态:
scipy.stats.maxwell
A special case of a chi distribution, with df = 3, loc = 0.0, and given scale = a, where a is the parameter used in the Mathworld description.
chi
df = 3
loc = 0.0
scale = a
a
所以标度对应于方程中的参数a
(来自MathWorld-Wolfram Web资源:wolfram.com)
一般来说,您需要read the distribution's doc string来知道分布有哪些参数。^例如,{a5}除了loc和{}之外,还有a和{}形状参数。在
但是,我相信对于所有连续分布, distribution.pdf(x, loc, scale)等同于 distribution.pdf(y) / scale与{}一起使用。在
distribution.pdf(x, loc, scale)
distribution.pdf(y) / scale
loc
参数总是移动x
变量。换句话说,它概括了 允许将x=0
移到x=loc
的分布。所以当loc
非零时变成
^{pr2}$The doc string表示
scipy.stats.maxwell
状态:所以标度对应于方程中的参数
a
(来自MathWorld-Wolfram Web资源:wolfram.com)
一般来说,您需要read the distribution's doc string来知道分布有哪些参数。^例如,{a5}除了}之外,还有}形状参数。在
loc
和{a
和{但是,我相信对于所有连续分布,}一起使用。在
distribution.pdf(x, loc, scale)
等同于distribution.pdf(y) / scale
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