{"id":2460,"date":"2023-07-22T04:21:41","date_gmt":"2023-07-22T04:21:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%88%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%81%e0%b8%a1%e0%b8%a1%e0%b8%b2%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-22T04:21:41","modified_gmt":"2023-07-22T04:21:41","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%88%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%81%e0%b8%a1%e0%b8%a1%e0%b8%b2%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%88%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%81%e0%b8%a1%e0%b8%a1%e0%b8%b2%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32\u0e43\u0e19 python (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"

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\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32<\/strong> \u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e04\u0e2d\u0e22<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 scipy.stats.gamma()<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07 Gamma \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 1 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07 5<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 3<\/strong> \u0e43\u0e19 Python:<\/span> <\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats \nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#define x-axis values\n<\/span>x = np. linspace<\/span> (0, 40, 100) \n\n#calculate pdf of Gamma distribution for each x-value\n<\/span>y = stats. gamma<\/span> . pdf<\/span> (x, a= 5<\/span> , scale= 3<\/span> )\n\n#create plot of Gamma distribution\n<\/span>plt. plot<\/span> (x, y)\n\n#displayplot\n<\/span>plt. show<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e01\u0e19 y \u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 PDF \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07 5 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 3<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats \nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#define three Gamma distributions\n<\/span>x = np. linspace<\/span> (0, 40, 100)\ny1 = stats. gamma<\/span> . pdf<\/span> (x, a= 5<\/span> , scale= 3<\/span> )\ny2 = stats. gamma<\/span> . pdf<\/span> (x, a= 2<\/span> , scale= 5<\/span> )\ny3 = stats. gamma<\/span> . pdf<\/span> (x, a= 4<\/span> , scale= 2<\/span> )\n\n#add lines for each distribution\n<\/span>plt. plot<\/span> (x, y1, label= shape=5, scale=3<\/span> ')\nplt. plot<\/span> (x, y2, label=' shape=2, scale=5<\/span> ')\nplt. plot<\/span> (x, y3, label=' shape=4, scale=2<\/span> ')\n\n#add legend\n<\/span>plt. legend<\/span> ()\n\n#displayplot\n<\/span>plt. show<\/span> ()<\/strong> <\/pre>\n
\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32\u0e43\u0e19<\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e01\u0e21\u0e21\u0e32\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e44\u0e04\u0e2a\u0e41\u0e04\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19 Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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