Python中的sympy.stats.MultivariateEwens()函数

在sympy.stats.MultivariateEwens()方法的帮助下，我们可以用多变量艾文斯分布创建一个离散的随机变量。

语法: sympy.stats.MultivariateEwens(syms, n, theta)

参数 :
syms:的符号
n:样本的大小或考虑其分区的整数，为正整数
theta:突变率，必须是正实数。

返回：一个具有多变量艾文斯分布的离散随机变量。

例子#1 :

# import sympy, MultivariateEwens, density, Symbol
from sympy.stats.joint_rv_types import MultivariateEwens
from sympy.stats import density
from sympy import Symbol, pprint
  
a = Symbol('a', positive = True)
b = Symbol('b', positive = True)
  
# using sympy.stats.MultivariateEwens() method
E = MultivariateEwens('E', 2, 1)
mveDist = density(E)(a, b)
  
pprint(mveDist)

输出 :

/   -a2                    
|  2                       
|-------  for a1 + 2*a2 = 2
<a1!*a2!                   
|                          
|   0         otherwise    
\

例子#2 :

# import sympy, MultivariateEwens, density, Symbol
from sympy.stats.joint_rv_types import MultivariateEwens
from sympy.stats import density
from sympy import Symbol, pprint
  
a = Symbol('a', positive = True)
b = Symbol('b', positive = True)
  
# using sympy.stats.MultivariateEwens() method
E = MultivariateEwens('E', 2, 1 / 2)
mveDist = density(E)(a, b)
  
pprint(mveDist)

输出 :

/   -a1  -2*a2                   
|8*2   *2                        
|-------------  for a1 + 2*a2 = 2
<  3*a1!*a2!                     
|                                
|      0            otherwise    
\