numpy.random.RandomState.beta#

метод

random.RandomState.beta(a, b, размер=None)#

Извлечь выборки из бета-распределения.

Бета-распределение является частным случаем распределения Дирихле и связано с гамма-распределением. Оно имеет функцию плотности вероятности

\[f(x; a,b) = \frac{1}{B(\alpha, \beta)} x^{\alpha - 1} (1 - x)^{\beta - 1},\]

где нормализация, B, является бета-функцией,

\[B(\alpha, \beta) = \int_0^1 t^{\alpha - 1} (1 - t)^{\beta - 1} dt.\]

Часто встречается в байесовском выводе и порядковой статистике.

Примечание

Новый код должен использовать beta метод Generator экземпляр вместо; пожалуйста, смотрите Быстрый старт.

Параметры:

afloat или array_like из float: Альфа, положительная (>0).
bfloat или array_like из float: Бета, положительная (>0).
размерint или кортеж ints, опционально: Форма вывода. Если заданная форма, например, (m, n, k), затем m * n * k образцы извлекаются. Если size равен None (по умолчанию), возвращается единственное значение, если a и b оба являются скалярами. В противном случае, np.broadcast(a, b).size выбираются образцы.

Возвращает:

Смотрите также