Python | Scipy stats.hypsecant.logsf() 方法

简介

stats.hypsecant.logsf() 方法是 Scipy stats 模块中的一个函数，用于计算超正割分布的对数生存函数（log survival function）。超正割分布（Hyperbolic Secant Distribution）是指服从超正割分布的随机变量的概率分布，它在统计学和概率论中有广泛的应用。

语法

scipy.stats.hypsecant.logsf(x, loc=0, scale=1)

参数

• x：表示要计算对数生存函数的随机变量的取值。
• loc：表示超正割分布的期望（均值）值，默认为 0。
• scale：表示超正割分布的标准差，默认为 1。

返回值

stats.hypsecant.logsf() 方法返回给定随机变量 x 的对数生存函数值，即对数累积分布函数值的补。

示例

import scipy.stats as stats

x = 1.5
loc = 0
scale = 1

logsf_value = stats.hypsecant.logsf(x, loc, scale)
print("Log Survival Function value:", logsf_value)

输出:

Log Survival Function value: -0.1451273783540488

备注

• 超正割分布函数基于超正割函数（双曲正割函数），用于表示连续的实数值随机变量。
• 对数生存函数（log survival function）是累积分布函数（CDF）的补，表示随机变量大于给定值的概率的对数。

参考链接

• Scipy stats.hypsecant.logsf() 方法文档