scipy.stats.rv_discrete.

ожидать#

rv_discrete.ожидать(функция=None, args=(), loc=0, lb=None, ub=None, условный=False, maxcount=1000, допуск=1e-10, chunksize=32)[источник]#

Вычислите ожидаемое значение функции относительно распределения для дискретного распределения с помощью численного суммирования.

Параметры:
функциявызываемый объект, необязательный

Функция, для которой рассчитывается ожидаемое значение. Принимает только один аргумент. По умолчанию используется тождественное отображение f(k) = k.

argsкортеж, необязательный

Параметры формы распределения.

locfloat, опционально

Параметр положения. По умолчанию 0.

lb, ubint, необязательный

Нижняя и верхняя границы суммирования, по умолчанию установлены на носитель распределения, включительно (lb <= k <= ub).

условныйbool, необязательно

Если истина, то математическое ожидание корректируется условной вероятностью интервала суммирования. Возвращаемое значение — это математическое ожидание функции, функция, при условии нахождения в заданном интервале (k такое, что lb <= k <= ub). По умолчанию False.

maxcountint, необязательный

Максимальное количество членов для вычисления (чтобы избежать бесконечного цикла для бесконечной суммы). По умолчанию 1000.

допускfloat, опционально

Абсолютная погрешность для суммирования. По умолчанию 1e-10.

chunksizeint, необязательный

Итерировать по носителю распределений блоками такого размера. По умолчанию 32.

Возвращает:
ожидатьfloat

Ожидаемое значение.

Примечания

Для распределений с тяжелыми хвостами математическое ожидание может существовать или не существовать, в зависимости от функции, функция. Если он существует, но сумма сходится медленно, точность результата может быть довольно низкой. Например, для zipf(4), точность для среднего, дисперсии в примере только 1e-5. увеличивая maxcount и/или chunksize может улучшить результат, но также может сделать zipf очень медленным.

Функция не векторизована.