scipy.stats.loggamma分布的概率密度函数

对数伽玛分布的概率密度函数如下：

$$f(x, c, s) = \frac{s^c}{\Gamma(c)} x^{c-1} e^{-s \ln(x)}$$

其中，$x > 0$，$c > 0$，$s > 0$，$\Gamma$ 为伽玛函数。

这个概率密度函数表示的是一个具有形状参数 $c$ 和尺度参数 $s$ 的随机变量 $X$ 的概率密度分布。其中，形状参数 $c$ 决定了分布的形状，尺度参数 $s$ 决定了分布的尺度。

在 Scipy 中，可以使用 `scipy.stats.loggamma` 子模块中的 `loggamma.pdf(x, c, s)` 函数来计算对数伽玛分布在 $x$ 处的概率密度值。其中，参数 `c` 和 `s` 分别对应上述公式中的形状参数和尺度参数。

相关问题

scipy.stats.loggamma

scipy.stats.loggamma 是 Scipy 库中的一个子模块，用于表示对数伽玛分布。对数伽玛分布是一种连续概率分布，常用于描述正数随机变量的概率分布，特别是在财务和经济领域中广泛应用。它的概率密度函数与普通伽玛分布不同，因为它的自然对数是服从伽玛分布的。可以使用 loggamma 子模块中的函数来计算与对数伽玛分布相关的统计量，如概率密度函数、累积分布函数、分位数等。

scipy.stats中有正态分布函数吗

是的，scipy.stats中包含了正态分布函数。正态分布函数在scipy.stats中被称为norm，可以使用norm函数来生成正态分布的概率密度函数（pdf）、累积分布函数（cdf）以及随机变量样本等。例如，你可以使用以下代码来生成正态分布的概率密度函数：

from scipy.stats import norm

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布概率密度函数
pdf = norm.pdf(x, loc=0, scale=1)

# x为自变量，loc为均值，scale为标准差

你也可以使用以下代码来生成正态分布的累积分布函数：

from scipy.stats import norm

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布累积分布函数
cdf = norm.cdf(x, loc=0, scale=1)

# x为自变量，loc为均值，scale为标准差

其中，x为自变量，loc为均值，scale为标准差。