scipy.stats.Mixture.

support#

Mixture.support()[Quelle]#

Unterstützungsbereich der Zufallsvariable

Der Träger einer Zufallsvariable ist die Menge aller möglichen Ergebnisse; d. h. die Teilmenge des Definitionsbereichs des Arguments \(x\), für die die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion \(f(x)\) ungleich Null ist.

Diese Funktion gibt die untere und obere Grenze des Trägers zurück.

Rückgabe:

outtuple of Array: Die untere und obere Grenze des Trägers.

Siehe auch

pdf

Hinweise

Angenommen, eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung hat den Träger (l, r). Die folgende Tabelle fasst den von mehreren Methoden zurückgegebenen Wert zusammen, wenn das Argument außerhalb des Trägers liegt.

Methode	Wert für `x < l`	Wert für `x > r`
`pdf(x)`	0	0
`logpdf(x)`	-inf	-inf
`cdf(x)`	0	1
`logcdf(x)`	-inf	0
`ccdf(x)`	1	0
`logccdf(x)`	0	-inf

Für diskrete Verteilungen ist dieselbe Tabelle anwendbar, wobei pmf und logpmf anstelle von pdf und logpdf verwendet werden.

Für die cdf und verwandte Methoden stetiger Verteilungen muss die Ungleichung nicht strikt sein; d. h. der tabellierte Wert wird zurückgegeben, wenn die Methode *an* der entsprechenden Grenze ausgewertet wird.

Die folgende Tabelle fasst den von den inversen Methoden für die Argumente 0 und 1 zurückgegebenen Wert zusammen, unabhängig davon, ob die Verteilung stetig oder diskret ist.

Methode	`x = 0`	`x = 1`
`icdf(x)`	`l`	`r`
`icdf(x)`	`r`	`l`

Für die inversen Log-Funktionen werden dieselben Werte für x = log(0) und x = log(1) zurückgegeben. Alle inversen Funktionen geben nan zurück, wenn sie für ein Argument außerhalb des Bereichs von 0 bis 1 ausgewertet werden.

Referenzen

[1]

Träger (Mathematik), Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Support_(mathematics)

Beispiele

Instanziieren Sie eine Verteilung mit den gewünschten Parametern

>>> from scipy import stats
>>> X = stats.Uniform(a=-0.5, b=0.5)

Rufen Sie den Träger der Verteilung ab

>>> X.support()
(-0.5, 0.5)

Für eine Verteilung mit unendlichem Träger,

>>> X = stats.Normal()
>>> X.support()
(-inf, inf)

Aufgrund von Unterlauf kann der von der PDF zurückgegebene numerische Wert auch für Argumente innerhalb des Trägers Null sein, selbst wenn der tatsächliche Wert ungleich Null ist. In solchen Fällen kann die Log-PDF nützlich sein.

>>> X.pdf([-100., 100.])
array([0., 0.])
>>> X.logpdf([-100., 100.])
array([-5000.91893853, -5000.91893853])

Anwendungsfälle für die Log-CDF und verwandte Methoden sind analog.