NumPy 1.14 - RandomState.wald()

numpy.random.RandomState.wald




numpy

numpy.random.RandomState.wald

RandomState.wald(mean, scale, size=None)

एक Wald, या उलटा गाऊसी, वितरण से नमूने खींचें।

जैसे-जैसे पैमाने अनंत तक पहुंचते हैं, वितरण गौसियन की तरह हो जाता है। कुछ संदर्भों का दावा है कि वाल्ड एक उलटा गौसियन है जिसका मतलब 1 के बराबर है, लेकिन यह सार्वभौमिक नहीं है।

उलटा गौसियन वितरण पहले ब्राउनियन गति के संबंध में अध्ययन किया गया था। 1956 में MCK Tweedie ने व्युत्क्रम गाऊसी नाम का उपयोग किया क्योंकि इकाई समय को कवर करने के लिए और इकाई समय में तय की गई दूरी के बीच व्युत्क्रम संबंध होता है।

पैरामीटर:

मीन : फ्लोट्स की फ़्लोट या array_like

वितरण का मतलब, होना चाहिए> 0।

पैमाना : तैरने की फ़्लोट या अरै_ल

स्केल पैरामीटर,> = 0 होना चाहिए।

आकार : इंट या टुपल इन्टस, वैकल्पिक

आउटपुट आकार। यदि दी गई आकृति है, जैसे, (m, n, k) , तो m * n * k नमूने खींचे जाते हैं। यदि आकार None (डिफ़ॉल्ट), तो mean और scale दोनों स्केलर होने scale एक एकल मान लौटाया जाता है। अन्यथा, np.broadcast(mean, scale).size नमूने खींचे जाते हैं।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray या स्केलर

पैरामीटर किए गए वाल्ड वितरण से नमूने खींचे।

टिप्पणियाँ

वाल्ड वितरण के लिए संभाव्यता घनत्व कार्य है

P (x; माध्य, स्केल) = \ sqrt {\ frac {स्केल} {2 \ pi x ^ 3}} e ^ \ frac {-काले (x-mean) ^ 2} {2 \ _ cdotp माध्य ^ 2x}

जैसा कि उलटा गॉसियन वितरण के ऊपर उल्लेख किया गया है, सबसे पहले ब्राउनियन गति को मॉडल करने के प्रयासों से उत्पन्न होता है। यह विश्वसनीयता मॉडलिंग और मॉडलिंग स्टॉक रिटर्न और ब्याज दर प्रक्रियाओं में उपयोग के लिए वेइबुल का एक प्रतियोगी भी है।

संदर्भ

[R403405] ब्राइटन वेब्स लिमिटेड, वाल्ड डिस्ट्रीब्यूशन, http://www.brighton-webs.co.uk/distributions/wald.asp
[R404405] छिकारा, राज एस।, और फोल्क्स, जे। लेरॉय, "इनवर्स गॉसियन डिस्ट्रीब्यूशन: थ्योरी: मेथोडोलॉजी, एंड एप्लीकेशंस", सीआरसी प्रेस, 1988।
[R405405] विकिपीडिया, "वाल्ड वितरण" http://en.wikipedia.org/wiki/Wald_distribution

उदाहरण

वितरण से मान निकालें और हिस्टोग्राम प्लॉट करें:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> h = plt.hist(np.random.wald(3, 2, 100000), bins=200, normed=True)
>>> plt.show()
../../_images/numpy-random-RandomState-wald-1.png