Python 中的 sympy.stats.Wald()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/sympy-stats-wald-in-python/
借助于**sympy.stats.Wald()**方法，利用该方法可以得到代表逆高斯分布和 Wald 分布的连续随机变量。
句法:
sympy.stats.Wald(name, mean, lamda)其中，mean 和 lamda 为正数。返回:返回连续随机变量。
示例#1 :
在这个示例中我们可以看到，通过使用sympy.stats.Wald()方法，我们能够通过使用该方法获得表示逆高斯或 wald 分布的连续随机变量。
# Import sympy and Wald
from sympy.stats import Wald, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
mean = Symbol("mean", positive = True)
lamda = Symbol("lamda", positive = True)
# Using sympy.stats.Wald() method
X = Wald("x", mean, lamda)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)
输出:
2 -λ(均值+z) ———T2】_2 _/1 2 均值 z \/2 * \/λ/—* e /3 \/z ————————————————————————————————————— _ 2 * \/pi
例 2 :
# Import sympy and Wald
from sympy.stats import Wald, density
from sympy import Symbol, pprint
z = 0.86
mean = 6
lamda = 2.35
# Using sympy.stats.Wald() method
X = Wald("x", mean, lamda)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)
输出:
0.49868646362573 ————
\/pi
