scipy.stats.erlang

scipy.stats.erlang = <scipy.stats._continuous_distns.erlang_gen object>

埃尔朗连续随机变量。

作为 rv_continuous 类的实例，erlang 对象继承了一组通用方法（请参见下方以获取完整列表），并用针对此特定分布的详细信息对它们进行补充。

另请参阅

伽马

备注

埃尔朗分布是伽马分布的一个特例，其中形状参数 a 是一个整数。请注意，erlang 并不强制执行此限制。但是，它会在首次对形状参数使用非整数值时生成警告。

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的反函数 — 百分位数）。
isf(q, a, loc=0, scale=1)	逆生存函数（sf的反函数）。
moment(order, a, loc=0, scale=1)	指定顺序的非中心矩。
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)	随机变量的（微分）熵。
fit(data)	通用数据的参数估计。请参阅 scipy.stats.rv_continuous.fit 以详细了解关键字参数的文档。
expect(func, args=(a,), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, **kwds)	关于分布的一个函数（一个参数）的期望值。
median(a, loc=0, scale=1)	分布的中值。
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)	关于中值具有相同面积的置信区间。