Distribuzione Rayleigh NumPy

La distribuzione di Rayleigh è una distribuzione di probabilità continua utilizzata per modellare la magnitudine delle grandezze casuali che sono la somma dei quadrati di due variabili casuali indipendenti e normalmente distribuite. Questa distribuzione è utilizzata in diverse applicazioni, inclusa l’analisi di dati sperimentali, la modellizzazione di rumore e interferenza e altro ancora. In NumPy, è possibile generare campioni dalla distribuzione di Rayleigh utilizzando la funzione numpy.random.rayleigh().

Generazione di Campioni dalla Distribuzione di Rayleigh

La funzione numpy.random.rayleigh() accetta un parametro principale:

• scale (scala): Specifica un parametro di scala positivo che influenza la forma della distribuzione. Un valore maggiore di scale corrisponde a una distribuzione con una maggiore varianza.

Ecco un esempio di come generare campioni dalla distribuzione di Rayleigh con NumPy:

import numpy as np

# Definizione della scala
scala = 2.0

# Generazione di campioni dalla distribuzione di Rayleigh
campione = np.random.rayleigh(scale=scala, size=1000)

In questo esempio, abbiamo generato 1000 campioni dalla distribuzione di Rayleigh con una scala di 2.0. Il risultato è stato memorizzato nell’array campione.

Analisi dei Campioni

Una volta generati i campioni, è possibile eseguire varie analisi e operazioni su di essi utilizzando NumPy e altre librerie.

# Calcolo della media e della deviazione standard dei campioni
media_campioni = np.mean(campione)
deviazione_standard_campioni = np.std(campione)

# Visualizzazione dell'istogramma dei campioni
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(campione, bins=30, density=True, alpha=0.5)
plt.xlabel('Valore')
plt.ylabel('Densità')
plt.title('Istogramma dei Campioni dalla Distribuzione di Rayleigh')
plt.show()

Conclusioni

La distribuzione di Rayleigh è una distribuzione continua utilizzata per modellare la magnitudine delle grandezze casuali. In NumPy, è possibile generare campioni da questa distribuzione utilizzando numpy.random.rayleigh(). La forma della distribuzione è influenzata dal parametro di scala specificato. Comprendere come generare e analizzare campioni dalla distribuzione di Rayleigh è importante in applicazioni che coinvolgono il modello di grandezze casuali con distribuzioni positive e non simmetriche.