scipy.stats.erlang

scipy.stats.erlang = <scipy.stats._continuous_distns.erlang_gen object>

Erlang 連續隨機變數。

作為 rv_continuous 類別的實例，erlang 物件繼承了它的一系列通用方法（完整列表請見下方），並以針對此特定分佈的詳細資訊來完善它們。

另請參閱

gamma

註解

Erlang 分佈是 Gamma 分佈的特例，其形狀參數 a 為整數。請注意，erlang 並未強制執行此限制。但是，第一次對形狀參數使用非整數值時，它會產生警告。

範例請參閱 gamma。

方法

rvs(a, loc=0, scale=1, size=1, random_state=None)	隨機變量。
pdf(x, a, loc=0, scale=1)	機率密度函數。
logpdf(x, a, loc=0, scale=1)	機率密度函數的對數。
cdf(x, a, loc=0, scale=1)	累積分布函數。
logcdf(x, a, loc=0, scale=1)	累積分布函數的對數。
sf(x, a, loc=0, scale=1)	存活函數（也定義為 1 - cdf，但 sf 有時更準確）。
logsf(x, a, loc=0, scale=1)	存活函數的對數。
ppf(q, a, loc=0, scale=1)	百分點函數（cdf 的反函數 — 百分位數）。
isf(q, a, loc=0, scale=1)	反向存活函數（sf 的反函數）。
moment(order, a, loc=0, scale=1)	指定階數的非中心動差。
stats(a, loc=0, scale=1, moments=’mv’)	平均值 (‘m’)、變異數 (‘v’)、偏度 (‘s’) 和/或峰度 (‘k’)。
entropy(a, loc=0, scale=1)	RV 的（微分）熵。
fit(data)	通用資料的參數估計。 有關關鍵字引數的詳細文件，請參閱 scipy.stats.rv_continuous.fit。
expect(func, args=(a,), loc=0, scale=1, lb=None, ub=None, conditional=False, **kwds)	函數（單一引數）相對於分佈的期望值。
median(a, loc=0, scale=1)	分佈的中位數。
mean(a, loc=0, scale=1)	分佈的平均值。
var(a, loc=0, scale=1)	分佈的變異數。
std(a, loc=0, scale=1)	分佈的標準差。
interval(confidence, a, loc=0, scale=1)	具有圍繞中位數的相等面積的信賴區間。