numpy.random.RandomState.beta

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

Генерирует выборки из бета-распределения.

Бета-распределение является частным случаем дирихле-распределения 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, — это бета-функция,

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

Она часто используется в байесовском выводе и порядковых статистиках.

Параметры:

Параметры:	a : float или array_like из чисел с плавающей точкой Альфа, неотрицательное значение. b : float или array_like из чисел с плавающей точкой Бета, неотрицательное значение. size : целое число или кортеж из целых чисел, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, `(m, n, k)`, то `m * n * k` выборок будут сгенерированы. Если size — `None` (по умолчанию), то будет возвращено одно значение, если `a` и `b` являются скалярами. В противном случае, `np.broadcast(a, b).size` выборок будут сгенерированы.
Возвращаемое значение:	out : ndarray или скаляр Сгенерированные выборки из бета-распределения с заданными параметрами.

a : float или array_like из чисел с плавающей точкой

Альфа, неотрицательное значение.

b : float или array_like из чисел с плавающей точкой

Бета, неотрицательное значение.

size : целое число или кортеж из целых чисел, необязательно

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок будут сгенерированы. Если size — None (по умолчанию), то будет возвращено одно значение, если a и b являются скалярами. В противном случае, np.broadcast(a, b).size выборок будут сгенерированы.

Возвращаемое значение:

out : ndarray или скаляр

Сгенерированные выборки из бета-распределения с заданными параметрами.

© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.random.RandomState.beta.html