« Python pour le calcul scientifique/Statistiques » : différence entre les versions

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→‎Lois de probabilités : loc et scale
Ligne 119 :
from scipy import stats
 
# moments mvsk : mean (moyenne), variance, skewness (asymétrie), kurtosis
mean, var, skew, kurt = stats.norm.stats(moments='mvsk')
print(meanmoy, var, skewasy, kurt = stats.norm.stats(moments="mvsk")
print(moy, var, asy, kurt)
# 0.0 1.0 0.0 0.0
 
print(stats.norm.pdf(1), ";", stats.norm.cdf(0.5), ";", stats.norm.ppf(0.99))
# 0.24197072451914337 ; 0.6914624612740131 ; 2.3263478740408408
 
x = np.linspace(-6, 6, 100)
Ligne 131 ⟶ 135 :
plt.legend()
</source>
Par défaut, les lois continues sont centrées réduites (de moyenne nulle et d'écart type unité). Les objets disposent des paramètres <code>loc</code> (''location'', position) et <code>scale</code> (échelle), par exemple pour un tirage aléatoire avec une loi normale de moyenne 10 et d'écart type 5 :
et
<source lang="python">
stats.norm.rvs(100, loc=5, scale=10)
</source>
Il est possible de fixer ces paramètres pour une loi, de la « geler », par exemple :
 
<source lang="python">
from scipy import stats
 
varAl = stats.norm(loc=105, scale=10) # loi "gelée"
n = 100
x = varAl.rvs(n)