Python中的 sympy.stats.BetaNoncentral()

借助sympy.stats.BetaNoncentral()方法，我们可以得到代表 I 型非中心 beta 分布的连续随机变量。

Syntax : sympy.stats.BetaNoncentral()
Where alpha and beta are real number which is greater than 0.
lamda is greater than or equal to 0.
Return : Return the random variable.

示例 #1：
在这个例子中我们可以看到，通过使用sympy.stats.BetaNoncentral()方法，我们可以通过这个方法得到代表非中心贝塔分布的连续随机变量。

# Import sympy and betanoncentral
from sympy.stats import BetaNoncentral, density
from sympy import Symbol, pprint
  
alpha = Symbol("alpha", positive = True)
beta = Symbol("beta", positive = True)
lamda = Symbol("lamda", nonnegative = True)
z = Symbol("z")
  
# Using sympy.stats.BetaNoncentral() method
X = BetaNoncentral("x", alpha, beta, lamda)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg, use_unicode = False)

输出 ：

oo
_____
\ `
\ -lamda
\ k ——-
\ k + alpha – 1 /lamda\ beta – 1 2
) z *|—–| *(1 – z) *e
/ \ 2 /
/ ————————————————
/ B(k + alpha, beta)*k!
/____,
k = 0

示例 #2：

# Import sympy and betanoncentral
from sympy.stats import BetaNoncentral, density
from sympy import Symbol, pprint
  
alpha = 4
beta = 5
lamda = 1
  
# Using sympy.stats.BetaNoncentral() method
X = BetaNoncentral("x", alpha, beta, lamda)
gfg = density(X)(2)
  
pprint(gfg, use_unicode = False)

输出 ：

oo
____
\ `
\ -k k + 3 -1/2
\ 2 *2 *e
/ —————-
/ B(k + 4, 5)*k!
/___,
k = 0