scipy.stats.gengamma

scipy.stats.gengamma = <scipy.stats._continuous_distns.gengamma_gen object>

广义伽马连续随机变量。

作为 rv_continuous 类的实例，gengamma 对象从其中继承了一组通用方法（有关完整列表，请参见下方），并用特定于此特定分布的详细信息对其进行了补充。

另请参见

gamma、invgamma、weibull_min

备注

对于 gengamma 的概率密度函数 （[1]）

\[f(x, a, c) = \frac{|c| x^{c a-1} \exp(-x^c)}{\Gamma(a)}\]

对于\(x \ge 0\)、\(a > 0\) 和\(c \ne 0\)。\(\Gamma\)是 gamma 函数（scipy.special.gamma）。

gengamma采用\(a\)和\(c\)作为形状参数。

上述概率密度以“标准化”形式进行定义。要调整分布的偏移量和/或比例，请使用loc和scale参数。具体来说，gengamma.pdf(x, a, c, loc, scale)与gengamma.pdf(y, a, c) / scale完全等效，其中y = (x - loc) / scale。请注意，调整分布的位置并不会使其成为“非中心”分布；某些分布的非中心概括可用作独立的类。

参考

[1]

E.W. Stacy，“Gamma 分布的概括”，数理统计年鉴，第 33 卷（3 期），第 1187-1192 页。

示例

在浏览器中试用！

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import gengamma
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)

计算前四个矩

>>> a, c = 4.42, -3.12
>>> mean, var, skew, kurt = gengamma.stats(a, c, moments='mvsk')

显示概率密度函数（pdf）

>>> x = np.linspace(gengamma.ppf(0.01, a, c),
...                 gengamma.ppf(0.99, a, c), 100)
>>> ax.plot(x, gengamma.pdf(x, a, c),
...        'r-', lw=5, alpha=0.6, label='gengamma pdf')

或者，可以将分布对象调用为（一个函数）来修复形状、位置和比例参数。该函数会返回一个“冻结的”RV 对象，固定给定的参数。

冻结分布并显示冻结的pdf

>>> rv = gengamma(a, c)
>>> ax.plot(x, rv.pdf(x), 'k-', lw=2, label='frozen pdf')

检验cdf和ppf的准确性

>>> vals = gengamma.ppf([0.001, 0.5, 0.999], a, c)
>>> np.allclose([0.001, 0.5, 0.999], gengamma.cdf(vals, a, c))
True

生成随机数

>>> r = gengamma.rvs(a, c, size=1000)

并比较直方图

>>> ax.hist(r, density=True, bins='auto', histtype='stepfilled', alpha=0.2)
>>> ax.set_xlim([x[0], x[-1]])
>>> ax.legend(loc='best', frameon=False)
>>> plt.show()

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方法

rvs(a, c, loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)	随机变量。
pdf(x, a, c, loc=0, scale=1)	概率密度函数。
logpdf(x, a, c, loc=0, scale=1)	概率密度函数的对数。
cdf(x, a, c, loc=0, scale=1)	累积分布函数。
logcdf(x, a, c, loc=0, scale=1)	累积分布函数的对数。
sf(x, a, c, loc=0, scale=1)	生存函数（也定义为 1 - cdf，但 sf 有时更准确）。
logsf(x, a, c, loc=0, scale=1)	生存函数的对数。
ppf(q, a, c, loc=0, scale=1)	百分点函数（cdf 的逆 - 百分位数）。
isf(q, a, c, loc=0, scale=1)	逆生存函数（sf 的逆）。
moment(order, a, c, loc=0, scale=1)	指定阶数的非中心矩。
stats(a, c, loc=0, scale=1, moments=’mv’)	均值（“m”）、方差（“v”）、偏度（“s”）和/或峰度（“k”）。
entropy(a, c, loc=0, scale=1)	随机变量的（差分）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, c), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, **kwds)	根据分布对某个函数（一个参数）的期望值。
median(a, c, loc=0, scale=1)	分布的中位数。
mean(a, c, loc=0, scale=1)	分布的均值。
var(a, c, loc=0, scale=1)	分布的方差。
std(a, c, loc=0, scale=1)	分布的标准差。
interval(confidence, a, c, loc=0, scale=1)	在中位数周围具有相等面积的置信区间。