В статистике гамма-распределение часто используется для моделирования вероятностей, связанных со временем ожидания.
В следующих примерах показано, как использовать функцию scipy.stats.gamma() для построения одного или нескольких гамма-распределений в Python.
Пример 1. Постройте первое гамма-распределение
В следующем коде показано, как построить гамма-распределение с параметром формы, равным 5 , и параметром масштаба, равным 3 , в Python:
import numpy as np
import scipy. stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
#define x-axis values
x = np.linspace (0, 40, 100)
#calculate pdf of Gamma distribution for each x-value
y = stats. gamma.pdf (x, a= 5 , scale= 3 )
#create plot of Gamma distribution
plt.plot (x, y)
#display plot
plt.show()
На оси X отображаются потенциальные значения, которые может принимать случайная величина с гамма-распределением, а на оси Y — соответствующие значения PDF для гамма-распределения с параметром формы, равным 5, и параметром масштаба, равным 3.
Пример 2: построение нескольких гамма-распределений
В следующем коде показано, как построить несколько гамма-распределений с различными параметрами формы и масштаба:
import numpy as np
import scipy. stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
#define three Gamma distributions
x = np.linspace (0, 40, 100)
y1 = stats. gamma.pdf (x, a= 5 , scale= 3 )
y2 = stats. gamma.pdf (x, a= 2 , scale= 5 )
y3 = stats. gamma.pdf (x, a= 4 , scale= 2 )
#add lines for each distribution
plt.plot (x, y1, label= shape=5, scale=3')
plt.plot (x, y2, label='shape=2, scale=5')
plt.plot (x, y3, label='shape=4, scale=2')
#add legend
plt.legend()
#display plot
plt.show()
Обратите внимание, что форма гамма-распределения может сильно различаться в зависимости от параметров формы и масштаба.
Связанный: Как построить несколько строк в Matplotlib
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как построить другие распространенные дистрибутивы в Python:
Как построить нормальное распределение в Python
Как построить распределение хи-квадрат в Python