scipy.stats.

abs

scipy.stats.abs(X, /)

隨機變數的絕對值

參數:

XContinuousDistribution

隨機變數 \(X\)。

回傳:

YContinuousDistribution

隨機變數 \(Y = |X|\)。

範例

在瀏覽器中試試看！

假設我們有一個常態分佈的隨機變數 \(X\)

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> X = stats.Normal()

我們希望有一個隨機變數 \(Y\) 依照摺疊常態分佈分佈；也就是說，一個隨機變數 \(|X|\)。

>>> Y = stats.abs(X)

左半平面的分佈 PDF 被「摺疊」到右半平面。因為常態 PDF 是對稱的，所以對於負參數，結果 PDF 為零；對於正參數，則加倍。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(0, 5, 300)
>>> ax = plt.gca()
>>> Y.plot(x='x', y='pdf', t=('x', -1, 5), ax=ax)
>>> plt.plot(x, 2 * X.pdf(x), '--')
>>> plt.legend(('PDF of `Y`', 'Doubled PDF of `X`'))
>>> plt.show()

返回在新分頁中開啟