Python でガンマ分布をプロットする方法 (例付き)

統計では、ガンマ分布は待ち時間に関連する確率をモデル化するためによく使用されます。

次の例は、 scipy.stats.gamma()関数を使用して Python で 1 つ以上のガンマ分布をプロットする方法を示しています。

例 1: ガンマ分布のプロット

次のコードは、Python で形状パラメーター5とスケール パラメーター3 を使用してガンマ分布をプロットする方法を示しています。

 import numpy as np
import scipy. stats as stats 
import matplotlib. pyplot as plt

#define x-axis values
x = np. linspace (0, 40, 100) 

#calculate pdf of Gamma distribution for each x-value
y = stats. gamma . pdf (x, a= 5 , scale= 3 )

#create plot of Gamma distribution
plt. plot (x, y)

#displayplot
plt. show ()

X 軸はガンマ分布確率変数が取り得る潜在的な値を表示し、Y 軸は形状パラメータ 5 とスケール パラメータ 3 のガンマ分布の対応する PDF 値を表示します。

例 2: 複数のガンマ分布のプロット

次のコードは、異なる形状およびスケール パラメーターを使用して複数のガンマ分布をプロットする方法を示しています。

 import numpy as np
import scipy. stats as stats 
import matplotlib. pyplot as plt

#define three Gamma distributions
x = np. linspace (0, 40, 100)
y1 = stats. gamma . pdf (x, a= 5 , scale= 3 )
y2 = stats. gamma . pdf (x, a= 2 , scale= 5 )
y3 = stats. gamma . pdf (x, a= 4 , scale= 2 )

#add lines for each distribution
plt. plot (x, y1, label= shape=5, scale=3 ')
plt. plot (x, y2, label=' shape=2, scale=5 ')
plt. plot (x, y3, label=' shape=4, scale=2 ')

#add legend
plt. legend ()

#displayplot
plt. show () 

ガンマ分布の形状は、形状とスケールのパラメーターに応じて大幅に変化する可能性があることに注意してください。

関連: Matplotlib で複数の線をプロットする方法

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な分布をプロットする方法を説明します。

Python で正規分布をプロットする方法
Python でカイ二乗分布をプロットする方法