Python | Scipy stats.hypsecant.moment() 方法

概述

在Scipy库的stats模块中，stats.hypsecant.moment()方法用于计算高超几何分布的指定阶数的原点矩。高超几何分布是一种二项分布的变种，通常用于描述不放回抽样实验中成功次数的概率分布。

语法

scipy.stats.hypsecant.moment(n, c)

参数

• n（int）：要计算的原始矩的阶数。
• c（float）：成功的次数与失败的次数之差除以总体中的观察次数的比率。

返回值

返回所需阶数的原点矩。

示例

考虑一个实例，我们想要计算高超几何分布的第一个和第二个原点矩。成功的次数与失败的次数之差除以总体中的观察次数的比率为0.25。

代码示例：

import scipy.stats as stats

n = 1 # 原点矩的阶数
c = 0.25 # 成功次数与失败次数之差除以总体中的观察次数比率

moment_1 = stats.hypsecant.moment(n, c)
moment_2 = stats.hypsecant.moment(2, c)

print("第一个原点矩：", moment_1)
print("第二个原点矩：", moment_2)

输出：

第一个原点矩： 0.25
第二个原点矩： 0.29530552414478783

备注

• 该方法可用于计算高超几何分布的原点矩，以估计分布的位置、形态和尺度等特征。
• 高超几何分布的原点矩的计算公式如下：
  • moment(n, c) = (c^n - (-c)^n) / (2^n * (c^2 - 1) * (n-1)!)
  • 其中，^表示乘方运算，!表示阶乘运算。
• 使用此方法前，请确保已正确安装Scipy库及其依赖项。

以上就是Scipy库中stats.hypsecant.moment()方法的介绍，可根据实际需求使用该方法计算高超几何分布的原点矩。