numpy.random.RandomState.beta

RandomState.beta(a, b, size=None)

Выборка образцов 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, — бета-функция,

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

Часто встречается в байесовском выводе и статистике порядка.

Параметры:

Параметры:	a : float Альфа, неотрицательная. b : float Бета, неотрицательная. size : int или кортеж из целых чисел, необязательно Форма выходного массива. Если заданная форма, например, `(m, n, k)`, тогда `m * n * k` образцов выбирается. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.
Возвращаемое значение:	out : ndarray Массив заданной формы, содержащий значения, выбранные из бета-распределения.

a : float

Альфа, неотрицательная.

b : float

Бета, неотрицательная.

size : int или кортеж из целых чисел, необязательно

Форма выходного массива. Если заданная форма, например, (m, n, k), тогда m * n * k образцов выбирается. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.

Возвращаемое значение:

out : ndarray

Массив заданной формы, содержащий значения, выбранные из бета-распределения.

© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.random.RandomState.beta.html