{"id":3148,"date":"2023-07-18T23:54:12","date_gmt":"2023-07-18T23:54:12","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/normale-distribuzione-python-di-log\/"},"modified":"2023-07-18T23:54:12","modified_gmt":"2023-07-18T23:54:12","slug":"normale-distribuzione-python-di-log","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/normale-distribuzione-python-di-log\/","title":{"rendered":"Come utilizzare la distribuzione log-normale in python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la funzione lognorm()<\/a> della libreria SciPy<\/strong> in Python per generare una variabile casuale che segue una distribuzione lognormale.<\/span><\/span><\/p>\n

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n

Come generare una distribuzione lognormale<\/strong><\/h3>\n

\u00c8 possibile utilizzare il codice seguente per generare una variabile casuale che segue una distribuzione lognormale con \u03bc = 1 e \u03c3 = 1:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> math\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\nfrom<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> lognorm\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seed<\/span> ( 1<\/span> )\n\n#generate log-normal distributed random variable with 1000 values\n<\/span>lognorm_values = lognorm. rvs<\/span> (s= 1<\/span> , scale=math. exp<\/span> ( 1<\/span> ), size= 1000<\/span> )\n\n#view first five values\n<\/span>lognorm_values[:5]\n\narray([13.79554017, 1.47438888, 1.60292205, 0.92963, 6.45856805])\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Tieni presente che nella funzione lognorm.rvs()<\/strong> , s<\/strong> \u00e8 la deviazione standard e il valore in math.exp()<\/strong> \u00e8 la media della distribuzione lognormale che desideri generare.<\/span><\/p>\n
 In questo esempio, impostiamo la media su 1<\/strong> e anche la deviazione standard su 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Come tracciare una distribuzione lognormale<\/strong><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare il seguente codice per creare un istogramma dei valori della variabile casuale con distribuzione lognormale che abbiamo creato nell’esempio precedente:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create histogram<\/span>\nplt. hist<\/span> (lognorm_values, density= True<\/span> , edgecolor=' black<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Matplotlib ha per impostazione predefinita 10 contenitori negli istogrammi, ma possiamo facilmente aumentare questo numero utilizzando l’argomento bin<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Ad esempio, possiamo aumentare il numero di contenitori a 20:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create histogram<\/span>\nplt. hist<\/span> (lognorm_values, density= True<\/span> , edgecolor=' black<\/span> ', bins= 20<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n
\"distribuzione<\/p>\n
 Maggiore \u00e8 il numero di riquadri, pi\u00f9 strette saranno le barre nell’istogramma.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come utilizzare altre distribuzioni di probabilit\u00e0 in Python:<\/span><\/p>\n
 Come utilizzare la distribuzione di Poisson in Python<\/a>
 Come utilizzare la distribuzione esponenziale in Python<\/a>
 Come utilizzare la distribuzione uniforme in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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