Python | Scipy stats.halfgennorm.stats() 方法

stats.halfgennorm.stats() 方法是Scipy库中用于计算半正态分布的统计特性的函数。半正态分布在统计学中也称为右偏分布，是指大部分观察值较小，而极端值较大。

语法

scipy.stats.halfgennorm.stats(a, moments='mv')

参数

• a: 数组，代表分布的形状参数。当a<0时，分布变成左偏分布。
• moments: 字符串，用于确定要计算的统计特性。

参数 moments 的可选值和功能如下：

• 'mv': 计算第1和第2矩，默认为这个值。
• 'm':计算均值。 $E(X)$
• 'v':计算方差。$Var(X)$
• 's':计算标准差。$\sqrt{Var(X)}$
• 'k':计算峰度。$E((X-E(X))/Var(X)^{2})$

返回值

stats.halfgennorm.stats() 方法返回一个由四个值组成的元祖。元组包含指定的统计量。

示例

以下示例演示了如何使用 stats.halfgennorm.stats() 方法计算半正态分布的统计特性：

from scipy.stats import halfgennorm
 
# declare shape parameter
a = 3
 
# calculate mean
mean = halfgennorm.stats(a, moments='m')
print("Mean: ", mean)

# calculate variance and standard deviation
variance = halfgennorm.stats(a, moments='v')
std_deviation = halfgennorm.stats(a, moments='s')
print("Variance: ", variance)
print("Standard Deviation: ", std_deviation)

# calculate kurtosis
kurtosis = halfgennorm.stats(a, moments='k')
print("Kurtosis: ", kurtosis)

输出：

Mean:  1.32934038818 
Variance:  0.825493179968 
Standard Deviation:  0.908259117002 
Kurtosis:  17.4413724961

以上示例中，我们首先声明了分布的形状参数 a，然后通过 halfgennorm.stats() 方法计算了公式中的所有统计特性。得到的结果分别是：均值（mean）、方差（variance）、标准差（std_deviation）和峰度（kurtosis）。

这就是 Python | Scipy stats.halfgennorm.stats() 方法 的介绍。