scipy.stats.

log#

scipy.stats.log(X, /)[источник]#

Натуральный логарифм неотрицательной случайной величины

Параметры:

XContinuousDistribution: Случайная величина \(X\) с положительной областью определения.

Возвращает:

YContinuousDistribution: Случайная величина \(Y = \exp(X)\).

Примеры

Предположим, у нас есть случайная величина, распределенная по гамма-распределению \(X\):

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> Gamma = stats.make_distribution(stats.gamma)
>>> X = Gamma(a=1.0)

Мы хотим иметь случайную величину с экспоненциально-гамма распределением \(Y\), случайная величина, натуральная экспонента которой \(X\). Если \(X\) должен быть натуральной экспонентой от \(Y\), тогда мы должны взять \(Y\) должен быть натуральным логарифмом \(X\).

>>> Y = stats.log(X)

Чтобы продемонстрировать, что X представляет экспоненту Yмы строим нормализованную гистограмму экспоненты наблюдений Y против PDF, лежащего в основе X.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> y = Y.sample(shape=10000, rng=rng)
>>> ax = plt.gca()
>>> ax.hist(np.exp(y), bins=50, density=True)
>>> X.plot(ax=ax)
>>> plt.legend(('PDF of `X`', 'histogram of `exp(y)`'))
>>> plt.show()