scipy.stats.erlang#
- scipy.stats.erlang = <scipy.stats._continuous_distns.erlang_gen object>[源代码]#
一个 Erlang 连续随机变量。
作为
rv_continuous类的实例，erlang对象继承了它的一组通用方法（请参见下面的完整列表），并使用此特定分布的详细信息对其进行了补充。另请参阅
注释
Erlang 分布是 Gamma 分布的一个特例，其形状参数 a 为整数。请注意，
erlang不会强制执行此限制。但是，第一次将非整数值用于形状参数时，它会生成警告。有关示例，请参阅
gamma。方法
rvs(a, loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)
随机变量。
pdf(x, a, loc=0, scale=1)
概率密度函数。
logpdf(x, a, loc=0, scale=1)
概率密度函数的对数。
cdf(x, a, loc=0, scale=1)
累积分布函数。
logcdf(x, a, loc=0, scale=1)
累积分布函数的对数。
sf(x, a, loc=0, scale=1)
生存函数（也定义为
1 - cdf，但 sf 有时更准确）。logsf(x, a, loc=0, scale=1)
生存函数的对数。
ppf(q, a, loc=0, scale=1)
百分点函数（
cdf的逆函数 — 百分位数）。isf(q, a, loc=0, scale=1)
逆生存函数（
sf的逆函数）。moment(order, a, loc=0, scale=1)
指定阶数的非中心矩。
stats(a, loc=0, scale=1, moments=’mv’)
均值（“m”）、方差（“v”）、偏度（“s”）和/或峰度（“k”）。
entropy(a, loc=0, scale=1)
RV 的（微分）熵。
fit(data)
通用数据的参数估计。有关关键字参数的详细文档，请参见 scipy.stats.rv_continuous.fit。
expect(func, args=(a,), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, **kwds)
关于分布的函数（一个参数）的期望值。
median(a, loc=0, scale=1)
分布的中位数。
mean(a, loc=0, scale=1)
分布的均值。
var(a, loc=0, scale=1)
分布的方差。
std(a, loc=0, scale=1)
分布的标准差。
interval(confidence, a, loc=0, scale=1)
中位数附近具有相等区域的置信区间。