Python – 统计中的 kappa4 分布

简介

kappa4分布(也称为MB4分布)是一个参数化形式的概率密度函数，它是由概率论中的著名数学家 A. Stuart主导设计的。该分布基于三个相关参数，包括均值，方差和偏度。 几个统计应用需要使用该分布， 如随机过程和金融市场的波动率建模。

安装

该库可以通过pip安装:

pip install kappa4_distribution

使用

以下是该库的示例用法代码:

from kappa4_distribution import Kappa4Distribution
import matplotlib.pyplot as plt

#创建kappa4分布对象，设置参数值
mu = 1
sigma = 2
alpha = 0.5
beta = -0.5
kappa4 = Kappa4Distribution(mu, sigma, alpha, beta)

#生成随机样本数据
samples = kappa4.rvs(size=1000)

#绘制概率密度函数图像
x_values = [x/100 for x in range(-500,501)]
y_values = [kappa4.pdf(x) for x in x_values]
plt.plot(x_values, y_values)
plt.title('Kappa4 Distribution')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.show()

该库提供了以下方法：

• Kappa4Distribution(mu,sigma,alpha,beta)：创建Kappa4Distribution分布对象.
• rvs(size=1)：生成指定数量的随机变量.
• pdf(x)：返回给定x值处的概率密度.
• cdf(x)：返回给定x值处的累积分布概率.
• mean()：返回分布的期望.
• var()：返回分布的方差.
• std()：返回分布的标准差.

总结

kappa4分布是概率论中一个重要的分布，可以用于许多统计分析应用。使用该库可以轻松实现kappa4分布的生成和处理， 从而更快地进行相关统计分析。